DynamicStitch

genel final sınıfı DynamicStitch

'Veri' tensörlerinden gelen değerleri tek bir tensöre ayırın.

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
 
sağlayacak şekilde birleştirilmiş bir tensör oluşturur. Örneğin, her bir "indeks[m]" skaler veya vektör ise, elimizde
# Scalar indices:
     merged[indices[m], ...] = data[m][...]
 
     # Vector indices:
     merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
 
bulunur. Her "veri[i].şekli" karşılık gelen "indeksler[i] ile başlamalıdır. şekil' ve 'veri[i].şekil'in geri kalanı 'i'ye göre sabit olmalıdır. Yani, 'veri[i].şekil = indeksler[i].şekil + sabit'e sahip olmamız gerekir. Bu 'sabit' açısından çıktı şekli şu şekildedir:

birleştirilmiş.şekil = [maks(indeksler) + 1] + sabit

Değerler sırayla birleştirilir; dolayısıyla, "(m,i) < (n,j)" için hem "endeksler[m][i]' hem de 'indeksler[n][j]'de bir dizin görünüyorsa, dilim 'veri' Birleştirilmiş sonuçta [n][j]` görünecektir. Bu garantiye ihtiyacınız yoksa ParallelDynamicStitch bazı cihazlarda daha iyi performans gösterebilir.

Örneğin:

indices[0] = 6
     indices[1] = [4, 1]
     indices[2] = [[5, 2], [0, 3]]
     data[0] = [61, 62]
     data[1] = [[41, 42], [11, 12]]
     data[2] = [[[51, 52], [21, 22]], [[1, 2], [31, 32]]]
     merged = [[1, 2], [11, 12], [21, 22], [31, 32], [41, 42],
               [51, 52], [61, 62]]
 
Bu yöntem, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi "dynamic_partition" tarafından oluşturulan bölümleri birleştirmek için kullanılabilir:
# Apply function (increments x_i) on elements for which a certain condition
     # apply (x_i != -1 in this example).
     x=tf.constant([0.1, -1., 5.2, 4.3, -1., 7.4])
     condition_mask=tf.not_equal(x,tf.constant(-1.))
     partitioned_data = tf.dynamic_partition(
         x, tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2)
     partitioned_data[1] = partitioned_data[1] + 1.0
     condition_indices = tf.dynamic_partition(
         tf.range(tf.shape(x)[0]), tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2)
     x = tf.dynamic_stitch(condition_indices, partitioned_data)
     # Here x=[1.1, -1., 6.2, 5.3, -1, 8.4], the -1. values remain
     # unchanged.
 

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T> DynamicStitch <T>
create ( Kapsam kapsamı, Yinelenebilir< İşlenen <Tamsayı>> indeksler, Yinelenebilir< İşlenen <T>> verileri)
Yeni bir DynamicStitch işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Çıkış <T>

Kalıtsal Yöntemler

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static DynamicStitch <T> create ( Kapsam kapsamı, Yinelenebilir< İşlenen <Tamsayı>> indeksler, Yinelenebilir< İşlenen <T>> verileri)

Yeni bir DynamicStitch işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
İadeler
  • DynamicStitch'in yeni bir örneği

genel Çıkış <T> birleştirildi ()