LoadAndRemapMatrix

공개 최종 클래스 LoadAndRemapMatrix

체크포인트에서 이름이 `old_tensor_name`인 2차원(행렬) `Tensor`를 로드합니다.

`ckpt_path`에 있으며 잠재적으로 지정된 재매핑을 사용하여 행과 열의 순서를 변경합니다.

대부분의 사용자는 이 함수 대신 래퍼 초기화 프로그램(예: `tf.contrib.framework.load_and_remap_matrix_initializer`) 중 하나를 사용해야 합니다.

리매핑은 다음 속성을 가진 1차원 텐서입니다.

  • `row_remapping`에는 정확히 `num_rows` 항목이 있어야 합니다. 출력 행렬의 `i` 행은 체크포인트의 이전 `Tensor`에 있는 `row_remapping[i]` 인덱스에 해당하는 행에서 초기화됩니다.
  • `col_remapping`에는 0개 항목(열 재정렬이 필요하지 않음을 나타냄) 또는 `num_cols` 항목이 있어야 합니다. 지정된 경우 출력 행렬의 'j' 열은 체크포인트의 이전 'Tensor'에 있는 인덱스 'col_remapping[j]'에 해당하는 열에서 초기화됩니다.
  • 다시 매핑 중 하나에서 -1 값은 "누락" 항목을 나타냅니다. 이 경우 'initializing_values' 텐서의 값은 누락된 행이나 열을 채우는 데 사용됩니다. `row_remapping`에 `r` 누락 항목이 있고 `col_remapping`에 `c` 누락 항목이 있는 경우 다음 조건이 true여야 합니다.
`(r * num_cols) + (c * num_rows) - (r * c) == len(initializing_values)`

리매핑 텐서는 생성VocabRemapping 작업을 사용하여 생성할 수 있습니다.

예를 들어, row_remapping = [1, 0, -1], col_remapping = [0, 2, -1], 초기화_값 = [0.5, -0.5, 0.25, -0.25, 42] 및 w(i, j) 체크포인트에 있는 이전 텐서의 i행, j열의 값을 나타내는 출력 행렬은 다음과 같습니다.

[[w(1, 0), w(1, 2), 0.5], [w(0, 0), w(0, 2), -0.5], [0.25, -0.25, 42]]

중첩 클래스

수업 LoadAndRemapMatrix.Options LoadAndRemapMatrix 의 선택적 속성

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 < TFloat32 >
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 LoadAndRemapMatrix
생성 ( 범위 범위, Operand < TString > ckptPath, Operand < TString > oldTensorName, Operand < TInt64 > rowRemapping, Operand < TInt64 > colRemapping, Operand < TFloat32 > 초기화 값, Long numRows, Long numCols, 옵션... 옵션)
새로운 LoadAndRemapMatrix 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 LoadAndRemapMatrix.Options
maxRowsInMemory (긴 maxRowsInMemory)
출력 < TFloat32 >
출력 매트릭스 ()
체크포인트에서 로드된 기존 값과 초기화_값에서 채워진 누락된 값이 포함된 출력 행렬입니다.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "LoadAndRemapMatrix"

공개 방법

공개 출력 < TFloat32 > asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static LoadAndRemapMatrix create ( Scope 범위, Operand < TString > ckptPath, Operand < TString > oldTensorName, Operand < TInt64 > rowRemapping, Operand < TInt64 > colRemapping, Operand < TFloat32 > 초기화값, Long numRows, Long numCols, 옵션... 옵션)

새로운 LoadAndRemapMatrix 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
ckpt경로 이전 행렬 `Tensor`가 로드될 TensorFlow 체크포인트(버전 2, `TensorBundle`)에 대한 경로입니다.
oldTensor이름 체크포인트에서 로드할 2차원 'Tensor'의 이름입니다.
행재매핑 행 재매핑의 정수 `Tensor`(일반적으로 `generate_vocab_remapping`에 의해 생성됨). 행 재매핑이 필요하지 않더라도 이는 여전히 인덱스 값 Tensor(예: [0, 1, 2, ...])이거나 이동된 인덱스 값 'Tensor'(예: [8, 9, 10, ...], 분할된 '변수'의 경우).
col재매핑 열 재매핑의 int `Tensor`(일반적으로 `generate_vocab_remapping`에 의해 생성됨). 행 재매핑만 수행하려는 경우 크기가 0인 `Tensor`일 수 있습니다(예: 열 순서가 동일함).
값 초기화 체크포인트에서 로드되지 않은 출력 행렬의 셀에 채울 값이 포함된 부동 'Tensor'입니다. 길이는 누락/새 셀 수와 정확히 동일해야 합니다.
행 수 출력 행렬의 행 수(첫 번째 차원의 길이)입니다.
numCols 출력 행렬의 열 수(2차원 길이)입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • LoadAndRemapMatrix의 새 인스턴스

공개 정적 LoadAndRemapMatrix.Options maxRowsInMemory (Long maxRowsInMemory)

매개변수
maxRowsInMemory 체크포인트에서 한 번에 로드할 최대 행 수입니다. 0보다 작거나 같으면 전체 행렬이 메모리에 로드됩니다. 이 인수를 설정하면 메모리 사용량을 낮추기 위해 디스크 읽기를 늘립니다.

공개 출력 < TFloat32 > outputMatrix ()

체크포인트에서 로드된 기존 값과 초기화_값에서 채워진 누락된 값이 포함된 출력 행렬입니다.