ParallelDynamicStitch

classe final pública ParallelDynamicStitch

Intercale os valores dos tensores `dados` em um único tensor.

Constrói um tensor mesclado tal que

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
Por exemplo, se cada `índice[m]` for escalar ou vetorial, temos
# Scalar indices:
     merged[indices[m], ...] = data[m][...]
 
     # Vector indices:
     merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
Cada `data[i].shape` deve começar com os `indices[i].shape` correspondentes, e o resto de `data[i].shape` deve ser constante em relação a `i`. Ou seja, devemos ter `data[i].shape = indices[i].shape + constante`. Em termos desta `constante`, a forma de saída é

mesclado.shape = [max(índices)] + constante

Os valores podem ser mesclados em paralelo, portanto, se um índice aparecer em ambos `indices[m][i]` e `indices[n][j]`, o resultado pode ser inválido. Isso difere do operador DynamicStitch normal que define o comportamento nesse caso.

Por exemplo:

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]]
Este método pode ser usado para mesclar partições criadas por `dynamic_partition` conforme ilustrado no exemplo a seguir: 
# 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.

Métodos Públicos

Saída <T>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
estático <T> ParallelDynamicStitch <T>
create (escopo do escopo , índices Iterable< Operand <Integer>>, Iterable< Operand <T>> dados)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ParallelDynamicStitch.
Saída <T>
mesclado ()

Métodos herdados

Métodos Públicos

Saída pública <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static ParallelDynamicStitch <T> create (escopo de escopo , índices Iterable< Operand <Integer>>, dados Iterable< Operand <T>>)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ParallelDynamicStitch.

Parâmetros
escopo escopo atual
Devoluções
  • uma nova instância de ParallelDynamicStitch

Saída pública <T> mesclada ()