警告:このAPIは非推奨であり、置き換えが安定した後 TensorFlowの将来のバージョンで削除される予定です。

ParallelDynamicStitch

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
パブリック最終クラスParallelDynamicStitch

`data`テンソルからの値を単一のテンソルにインターリーブします。

テンソルようにマージ構築

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
 
たとえば各`指数[m]は`スカラまたはベクトルである場合、我々は
# Scalar indices:
     merged[indices[m], ...] = data[m][...]
 
     # Vector indices:
     merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
 
.shape` [i]の各`データを対応する`インデックス[I]で開始しなければなりません。 shape`、および `data [i] .shape`の残りの部分は` i`に対して一定でなければなりません。つまり、 `data [i] .shape = indexs [i] .shape + constant`が必要です。この「定数」に関して、出力形状は次のようになります。

merged.shape = [max(indices)] +定数

値は並行してマージされる可能性があるため、「インデックス[m] [i]」と「インデックス[n] [j]」の両方にインデックスが表示される場合、結果が無効になる可能性があります。これは、その場合の動作を定義する通常のDynamicStitch演算子とは異なります。

例えば:

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]]
 
この方法は、以下の例に示すようにdynamic_partition` `によって作成されたパーティションをマージするために使用することができる:
# 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.
 

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリックハンドルを返します。
静的<T> ParallelDynamicStitch <T>
作成スコープスコープ、反復処理可能<オペランド<整数>>インデックスを、反復処理可能<オペランド<T >>データ)
新しいParallelDynamicStitch操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
出力<T>

継承されたメソッド

パブリックメソッド

公共の出力<T> asOutput()

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

TensorFlow操作への入力は、別のTensorFlow操作の出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリックハンドルを取得するために使用されます。

パブリック静的ParallelDynamicStitch <T>を作成スコープスコープ、反復処理可能<オペランド<整数>>指数、反復処理可能<オペランド<T >>データ)

新しいParallelDynamicStitch操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
戻り値
  • ParallelDynamicStitchの新しいインスタンス

公共の出力<T>()吸収合併