공개 최종 클래스 MergeDedupData
작업은 정수 및 부동 소수점 텐서의 요소를 XLA 튜플로 중복 제거 데이터에 병합합니다.
이 작업은 두 개의 1D 텐서(정수 및 부동 소수점)를 제공하는 SplitDedupDataOp의 출력을 병합합니다. tuple_mask와 관련하여 이 작업은 이 두 텐서의 값을 SplitDedupDataOp에 대한 입력과 동일해야 하는 XLA 튜플로 병합합니다.
중첩 클래스
| 수업 | MergeDedupData.Options | MergeDedupData 의 선택적 속성 | |
공개 방법
| <객체> 출력 | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| 정적 MergeDedupData.Options | config (문자열 구성) |
| static <T는 숫자를 확장하고, U는 숫자를 확장합니다> MergeDedupData | |
| 출력 <?> | 출력 () 정수 및 부동 소수점 요소를 중복 제거 데이터 튜플로 병합하는 XLA 튜플입니다. |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <Object> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 MergeDedupData 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> IntegerTensor, 피연산자 <U> floatTensor, 문자열 tupleMask, 옵션... 옵션)
새로운 MergeDedupData 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 정수Tensor | 1차원 정수 텐서는 중복 제거 데이터 튜플의 정수 요소를 포함합니다. |
| floatTensor | 1-D 부동 텐서는 중복 제거 데이터 튜플의 부동 요소를 포함합니다. |
| 튜플마스크 | 출력 튜플 마스크의 직렬화된 TensorProto 문자열입니다. 이 마스크는 2D 텐서이며 첫 번째 열은 튜플 요소 유형이고 두 번째 열은 이 유형의 범위입니다. 예를 들어 (1, 2, 0.1, 3)의 출력 튜플의 마스크는 [[0, 2], [1, 1], [0, 1]]입니다. 우리는 두 가지 유형의 요소, 즉 정수(0)와 부동소수점(1)만 예상합니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- MergeDedupData의 새 인스턴스