تقوم إحدى العمليات بدمج عناصر الأعداد الصحيحة والموترات العائمة في بيانات إلغاء البيانات المكررة على شكل صف XLA.
تقوم هذه العملية بدمج مخرجات SplitDedupDataOp، والتي تعطي موترين أحاديي الأبعاد، عدد صحيح ونقطة عائمة. فيما يتعلق بـ tuple_mask، تقوم هذه العملية بدمج قيم هذين الموتدين في صف XLA، والذي يجب أن يكون مثل المدخلات إلى SplitDedupDataOp.
فئات متداخلة
فصل | MergeDedupData.Options | السمات الاختيارية لـ MergeDedupData |
الأساليب العامة
الإخراج <كائن> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
MergeDedupData.Options ثابت | التكوين (تكوين السلسلة) |
ثابت <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم> MergeDedupData | إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل <T> integerTensor، المعامل <U> floatTensor، String tupleMask، Options... options) طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية MergeDedupData جديدة. |
الإخراج <؟> | انتاج () صف XLA يدمج الأعداد الصحيحة والعناصر العائمة كصف بيانات إلغاء البيانات المكررة. |
الطرق الموروثة
الأساليب العامة
الإخراج العام <Object> asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء MergeDedupData ثابت عام ( نطاق النطاق ، المعامل <T> integerTensor، المعامل <U> floatTensor، String tupleMask، الخيارات... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية MergeDedupData جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
integerTensor | موتر عدد صحيح أحادي الأبعاد، يتضمن عناصر صحيحة من مجموعة بيانات إلغاء البيانات المكررة. |
floatTensor | يتضمن الموتر العائم أحادي الأبعاد عناصر عائمة من مجموعة بيانات إلغاء البيانات المكررة. |
com.tupleMask | سلسلة TensorProto متسلسلة لقناع مجموعة الإخراج. هذا القناع عبارة عن موتر ثنائي الأبعاد، مع العمود الأول كنوع عنصر صفي، والعمود الثاني كنطاق من هذا النوع. على سبيل المثال، صف الإخراج (1، 2، 0.1، 3)، قناعه هو [[0، 2]، [1، 1]، [0، 1]]. نتوقع وجود نوعين فقط من العناصر: عدد صحيح (0) وطفو (1). |
خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد من MergeDedupData
الإخراج العام <؟> الإخراج ()
صف XLA يدمج الأعداد الصحيحة والعناصر العائمة كصف بيانات إلغاء البيانات المكررة.