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tf.ragged.boolean_mask

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

ブールマスクを適用しdataマスク寸法を平坦化することなく。

戻り値の要素保持することによって形成されている可能性不規則テンソルdataに対応した値maskあるTrue

  • output[a1...aA, i, b1...bB] = data[a1...aA, j, b1...bB]

    どこjあるi番目のTrueのエントリmask[a1...aA]

注意outputマスク寸法保持するa1...aA 、これは異なりtf.boolean_mask 、それらの寸法を平らいます。

data 潜在的にぼろぼろテンソル。
mask Aは、潜在的にブールテンソルをぼろぼろ。 maskの形状は、の接頭辞でなければならないdataの形"。 rank(mask)静的に知られなければなりません。
name 返されたテンソル(オプション)の名前の接頭辞。

要素保持することによって形成されている可能性不規則テンソルdataに対応した値maskあるTrue

  • rank(output) = rank(data)
  • output.ragged_rank = max(data.ragged_rank, rank(mask) - 1)

ValueError もしrank(mask)静的に知られていません。あるいはもしmask.shapeの接頭辞ではありませんdata.shape

例:

# Aliases for True & False so data and mask line up.
T, F = (True, False)
tf.ragged.boolean_mask(  # Mask a 2D Tensor.
    data=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
    mask=[[T, F, T], [F, F, F], [T, F, F]]).to_list()
[[1, 3], [], [7]]
tf.ragged.boolean_mask(  # Mask a 2D RaggedTensor.
    tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4], [5, 6]]),
    tf.ragged.constant([[F, F, T], [F], [T, T]])).to_list()
[[3], [], [5, 6]]
tf.ragged.boolean_mask(  # Mask rows of a 2D RaggedTensor.
    tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4], [5, 6]]),
    tf.ragged.constant([True, False, True])).to_list()
[[1, 2, 3], [5, 6]]