एक `रैग्ड टेन्सर` को `वैरिएंट` टेंसर में एन्कोड करता है।
दिए गए `RaggedTensor` को एन्कोड करता है और एक `संस्करण` टेंसर देता है। यदि `batched_input` सत्य है, तो इनपुट `RaggedTensor` शून्य-वें आयाम के साथ असंबद्ध है, प्रत्येक घटक `RaggedTensor` को एक स्केलर `संस्करण` टेंसर में एन्कोड किया गया है, और इन्हें 1-डी `संस्करण` टेंसर वापस करने के लिए स्टैक किया गया है . यदि `batched_input` गलत है, तो इनपुट `RaggedTensor` को एन्कोड किया गया है और एक स्केलर `संस्करण` टेंसर वापस कर दिया गया है। एक `RaggedTensor` को पहले `ragged_rank + 1` तत्वों के साथ एक 1-D `संस्करण` टेंसर बनाकर एन्कोड किया गया है, जिसमें `RaggedTensor` के विभाजन और मान वाले टेंसर शामिल हैं। फिर 1-डी `संस्करण` टेंसर को एक अदिश `संस्करण` टेंसर में लपेटा जाता है। संबंधित डिकोडिंग लॉजिक के लिए `RaggedTensorFromVariant` देखें।
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <ऑब्जेक्ट> | asOutput () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <टी फैली संख्या, यू> RaggedTensorToVariant | |
| आउटपुट <?> | encodedRagged () एक `वैरिएंट` टेंसर जिसमें एन्कोडेड `रैग्ड टेन्सर` होता है। |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <ऑब्जेक्ट> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थिर RaggedTensorToVariant बनाने ( स्कोप गुंजाइश, Iterable < ओपेरैंड <टी >> rtNestedSplits, ओपेरैंड <u> rtDenseValues, बूलियन batchedInput)
एक नया RaggedTensorToVariant ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| आरटीनेस्टेडस्प्लिट्स | इनपुट `RaggedTensor` के विभाजन का प्रतिनिधित्व करने वाले एक या अधिक टेंसर की सूची। |
| rtDenseValues | इनपुट `रैग्ड टेंसर` के मूल्यों का प्रतिनिधित्व करने वाला एक टेंसर। |
| बैच इनपुट | एक `बूल` यह दर्शाता है कि इनपुट एक बैचेड `रैग्ड टेन्सर` है या नहीं। |
रिटर्न
- RaggedTensorToVariant का एक नया उदाहरण