RaggedTensorFromVariant

lớp cuối cùng công khai RaggedTensorFromVariant

Giải mã một Tensor `biến thể` thành một `RaggedTensor`.

Giải mã Tensor `biến thể` đã cho và trả về một `RaggedTensor`. Đầu vào có thể là vô hướng, nghĩa là nó mã hóa một `RaggedTensor` duy nhất với ragged_rank `output_ragged_rank`. Nó cũng có thể có thứ hạng tùy ý, trong trường hợp đó, mỗi phần tử được giải mã thành một `RaggedTensor` với ragged_rank `input_ragged_rank` và sau đó chúng được xếp chồng lên nhau theo hình dạng đầu vào để tạo ra một `RaggedTensor` duy nhất với ragged_rank `output_ragged_rank`. Mỗi phần tử `variant` trong Tensor đầu vào được giải mã bằng cách truy xuất từ ​​phần tử một Tensor `variant` 1-D với `input_ragged_rank + 1` Tensor, tương ứng với các phần tách và giá trị của `RaggedTensor` được giải mã. Nếu `input_ragged_rank` là -1 thì nó được suy ra là `output_ragged_rank` - `rank(encoded_ragged)`. Xem `RaggedTensorToVariant` để biết logic mã hóa tương ứng.

Phương pháp công cộng

tĩnh <T> RaggedTensorFromVariant <Dài, T>
tạo (Phạm vi phạm vi , Toán hạng <?> được mã hóaRagged, RaggedRank đầu vào dài, RaggedRank đầu ra dài, Giá trị lớp<T>)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác RaggedTensorFromVariant mới bằng cách sử dụng các loại đầu ra mặc định.
tĩnh <U mở rộng Số, T> RaggedTensorFromVariant <U, T>
tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <?> được mã hóaRagged, Long inputRaggedRank, Long outRaggedRank, Class<T> Tvalues, Class<U> Tsplits)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác RaggedTensorFromVariant mới.
Đầu ra <T>
đầu raDenseValues ​​()
Một Tensor đại diện cho các giá trị đầu ra `RaggedTensor`.
Danh sách< Đầu ra <U>>
đầu raNestedSplits ()
Danh sách một hoặc nhiều Tensor thể hiện sự phân chia của đầu ra `RaggedTensor`.

Phương pháp kế thừa

Phương pháp công cộng

public static RaggedTensorFromVariant <Long, T> create ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <?> được mã hóaRagged, Long inputRaggedRank, Long outRaggedRank, Class<T> Tvalues)

Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác RaggedTensorFromVariant mới bằng cách sử dụng các loại đầu ra mặc định.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
được mã hóaRách rưới Một Tensor `biến thể` chứa `RaggedTensor` được mã hóa.
đầu vàoRaggedRank Thứ hạng không đều của từng thành phần `RaggedTensor` được mã hóa trong đầu vào. Nếu được đặt thành -1, giá trị này được suy ra là `output_ragged_rank` - `rank(encoded_ragged)`
đầu raRaggedRank Thứ hạng rời rạc dự kiến ​​của đầu ra `RaggedTensor`. Điều sau đây phải giữ: `output_ragged_rank = xếp hạng(encoded_ragged) + input_ragged_rank`.
Trả lại
  • một phiên bản mới của RaggedTensorFromVariant

public static RaggedTensorFromVariant <U, T> create ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <?> được mã hóaRagged, Long inputRaggedRank, Long outRaggedRank, Class<T> Tvalues, Class<U> Tsplits)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác RaggedTensorFromVariant mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
được mã hóaRách rưới Một Tensor `biến thể` chứa `RaggedTensor` được mã hóa.
đầu vàoRaggedRank Thứ hạng không đều của từng thành phần `RaggedTensor` được mã hóa trong đầu vào. Nếu được đặt thành -1, giá trị này được suy ra là `output_ragged_rank` - `rank(encoded_ragged)`
đầu raRaggedRank Thứ hạng rời rạc dự kiến ​​của đầu ra `RaggedTensor`. Điều sau đây phải giữ: `output_ragged_rank = xếp hạng(encoded_ragged) + input_ragged_rank`.
Trả lại
  • một phiên bản mới của RaggedTensorFromVariant

Đầu ra công khai <T> đầu raDenseValues ​​()

Một Tensor đại diện cho các giá trị đầu ra `RaggedTensor`.

Danh sách công khai< Đầu ra <U>> đầu raNestedSplits ()

Danh sách một hoặc nhiều Tensor thể hiện sự phân chia của đầu ra `RaggedTensor`.