Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.
Switch to English

tf.ragged.constant

TensorFlow 1 versão Ver fonte no GitHub

Constrói uma constante RaggedTensor partir de uma lista Python aninhada.

Usado nos cadernos

Usado na guia Usado nos tutoriais

Exemplo:

tf.ragged.constant([[1, 2], [3], [4, 5, 6]])
<tf.RaggedTensor [[1, 2], [3], [4, 5, 6]]>

Todos os valores escalares em pylist devem ter o mesmo assentamento profundidade K , ea voltou RaggedTensor terá classificação K . Se pylist não contém valores escalares, então K é uma maior do que a profundidade máxima de listas de vazios em pylist . Todos os valores escalares em pylist deve ser compatível com dtype .

pylist A nested list , tuple ou np.ndarray . Qualquer elemento aninhado que não é uma list , tuple ou np.ndarray deve ser um valor escalar compatível com dtype .
dtype O tipo de elementos para a voltou RaggedTensor . Se não for especificado, em seguida, um padrão é escolhido com base nos valores escalares em pylist .
ragged_rank Um inteiro que especifica a classificação irregular da retornou RaggedTensor . Deve ser não negativo e menor que K . O padrão é max(0, K - 1) se inner_shape não é especificado. O padrão é max(0, K - 1 - len(inner_shape)) se inner_shape é especificado.
inner_shape Um tuplo de inteiros que especificam a forma de valores internos individuais no devolvido RaggedTensor . O padrão é () se ragged_rank não é especificado. Se ragged_rank for especificado, um padrão é escolhido com base no conteúdo de pylist .
name Um prefixo nome para o tensor retornado (opcional).
row_splits_dtype Tipo de dados para o construído RaggedTensor row_splits 's. Um dos tf.int32 ou tf.int64 .

Um tensor potencialmente irregular com grau K e o especificado ragged_rank , contendo os valores de pylist .

ValueError Se os valores escalares em pylist ter profundidade de aninhamento inconsistente; ou se ragged_rank ou inner_shape são incompatíveis com pylist .