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ParallelDynamicStitch

パブリックファイナルクラス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。

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
 
のようにマージされたテンソルを構築します。たとえば、各 `indices [m]`がスカラーまたはベクトルの場合、
# Scalar indices:
     merged[indices[m], ...] = data[m][...]
 
     # Vector indices:
     merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
 
があります。各 `data [i] .shape`は対応する` indices [i] .shape`で始まる必要があります。 `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

値は並列に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:

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]]
 
このメソッドは、次の例に示すように、 `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できます:
# 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。
static <T> ParallelDynamicStitch <T>
createスコープスコープ、Iterable < Operand <Integer >>インデックス、Iterable < Operand <T >> data)
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>
マージ()

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public Output <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。

public static ParallelDynamicStitch <T> create スコープスコープ、Iterable < Operand <Integer >>インデックス、Iterable < Operand <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

public Output <T> merged ()