LoadAndRemapMatrix

الفئة النهائية العامة LoadAndRemapMatrix

تحميل مصفوفة ثنائية الأبعاد (مصفوفة) باسم "old_tensor_name" من نقطة التفتيش

في `ckpt_path` ومن المحتمل أن يعيد ترتيب صفوفه وأعمدته باستخدام عمليات إعادة التعيين المحددة.

يجب على معظم المستخدمين استخدام إحدى أدوات تهيئة الغلاف (مثل `tf.contrib.framework.load_and_remap_matrix_initializer`) بدلاً من هذه الوظيفة مباشرةً.

عمليات إعادة التعيين عبارة عن موترات أحادية الأبعاد تتمتع بالخصائص التالية:

يجب أن يحتوي "row_remapping" على إدخالات "num_rows" بالضبط. ستتم تهيئة الصف `i` من مصفوفة الإخراج من الصف المقابل للفهرس `row_remapping[i]` في Tensor القديم من نقطة التفتيش.
يجب أن يحتوي `col_remapping` على 0 إدخالات (تشير إلى عدم الحاجة إلى إعادة ترتيب الأعمدة) أو إدخالات `num_cols`. إذا تم تحديده، فستتم تهيئة العمود `j` لمصفوفة الإخراج من العمود المقابل للفهرس `col_remapping[j]` في `Tensor` القديم من نقطة التفتيش.
تشير قيمة -1 في أي من عمليات إعادة التعيين إلى إدخال "مفقود". في هذه الحالة، سيتم استخدام القيم من موتر "initializing_values" لملء هذا الصف أو العمود المفقود. إذا كان `row_remapping` يحتوي على إدخالات مفقودة `r` وكان `col_remapping` يحتوي على إدخالات مفقودة `c`، فيجب أن يكون الشرط التالي صحيحًا:

`(r * num_cols) + (c * num_rows) - (r * c) == len(initializing_values)`

يمكن إنشاء موترات إعادة التعيين باستخدام عملية GenerateVocabRemapping.

على سبيل المثال، مع إعادة تعيين الصفوف = [1، 0، -1]، col_remapping = [0، 2، -1]، وتهيئة_القيم = [0.5، -0.5، 0.25، -0.25، 42]، وw(i, j) تمثل القيمة من الصف i والعمود j للموتر القديم في نقطة التفتيش، وستبدو مصفوفة الإخراج كما يلي:

[[ث(1، 0)، ث(1، 2)، 0.5]، [ث(0، 0)، ث(0، 2)، -0.5]، [0.25، -0.25، 42]]

فئات متداخلة

فصل LoadAndRemapMatrix.Options السمات الاختيارية لـ LoadAndRemapMatrix

الثوابت

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الأساليب العامة

الإخراج <TFloat32>	كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت LoadAndRemapMatrix	إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل < TString > ckptPath، المعامل < TString > oldTensorName، المعامل < TInt64 > RowRemapping، المعامل < TInt64 > colRemapping، المعامل < TFloat32 > تهيئة القيم، الأعداد الطويلة، الأعداد الطويلة، الخيارات ... ) طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية LoadAndRemapMatrix جديدة.
ثابت LoadAndRemapMatrix.Options	maxRowsInMemory (maxRowsInMemory طويل)
الإخراج <TFloat32>	مصفوفة الإخراج () مصفوفة الإخراج التي تحتوي على القيم الموجودة التي تم تحميلها من نقطة التفتيش، ومع أي قيم مفقودة تم ملؤها من التهيئة_القيمية.

الطرق الموروثة

من الفصل org.tensorflow.op.RawOp

منطقية نهائية	يساوي (كائن كائن)
كثافة العمليات النهائية	رمز التجزئة ()
عملية	المرجع () قم بإرجاع وحدة الحساب هذه `Operation` واحدة.
السلسلة النهائية	إلى سلسلة ()

من فئة java.lang.Object

منطقية	يساوي (كائن arg0)
الدرجة النهائية<?>	الحصول على كلاس ()
كثافة العمليات	رمز التجزئة ()
الفراغ النهائي	إعلام ()
الفراغ النهائي	إعلام الكل ()
خيط	إلى سلسلة ()
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0، int arg1)
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0)
الفراغ النهائي	انتظر ()

من الواجهة org.tensorflow.op.Op

بيئة التنفيذ المجردة	بيئى () قم بإرجاع بيئة التنفيذ التي تم إنشاء هذه العملية فيها.
عملية مجردة	المرجع () قم بإرجاع وحدة الحساب هذه `Operation` واحدة.

من الواجهة org.tensorflow.Operand

إخراج مجردة <TFloat32>	كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
مجردة TFloat32	الموتر () إرجاع الموتر في هذا المعامل.
الشكل المجرد	شكل () تُرجع الشكل (ربما المعروف جزئيًا) للموتر المشار إليه في `Output` هذا المعامل.
فئة مجردة< TFloat32 >	يكتب () إرجاع نوع الموتر لهذا المعامل

من الواجهة org.tensorflow.ndarray.Shaped

كثافة العمليات مجردة	رتبة ()
الشكل المجرد	شكل ()
مجردة طويلة	مقاس () يحسب ويعيد الحجم الإجمالي لهذه الحاوية بعدد القيم.

الثوابت

السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "LoadAndRemapMatrix"

الأساليب العامة

الإخراج العام <TFloat32> asOutput ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.

إنشاء LoadAndRemapMatrix الثابت العام (نطاق النطاق ، المعامل < TString > ckptPath، المعامل < TString > oldTensorName، المعامل < TInt64 > RowRemapping، المعامل < TInt64 > colRemapping، المعامل < TFloat32 > تهيئة القيم، الأعداد الطويلة، الأعداد الطويلة، الخيارات ... )

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية LoadAndRemapMatrix جديدة.

حدود

نِطَاق	النطاق الحالي
ckptPath	المسار إلى نقطة تفتيش TensorFlow (الإصدار 2، `TensorBundle`) التي سيتم تحميل المصفوفة القديمة `Tensor` منها.
oldTensorName	اسم "الموتر" ثنائي الأبعاد الذي سيتم تحميله من نقطة التفتيش.
RowRemapping	Int `Tensor` لعمليات إعادة تعيين الصفوف (يتم إنشاؤه بشكل عام بواسطة `generate_vocab_remapping`). حتى إذا لم تكن هناك حاجة إلى إعادة تعيين الصف، فيجب أن يكون هذا موترًا ذا قيمة فهرس (على سبيل المثال [0، 1، 2، ...])، أو "موتر" ذو قيمة فهرس متغيرة (على سبيل المثال [8، 9، 10، ...]، لـ "المتغيرات" المقسمة).
colRemapping	Int `Tensor` لعمليات إعادة تعيين الأعمدة (يتم إنشاؤه بشكل عام بواسطة `generate_vocab_remapping`). قد يكون حجمه 0 `Tensor` في حالة إعادة تعيين الصفوف فقط (على سبيل المثال، ترتيب الأعمدة هو نفسه).
تهيئة القيم	عائم `Tensor` يحتوي على قيم لملء الخلايا في مصفوفة الإخراج التي لم يتم تحميلها من نقطة التفتيش. يجب أن يكون الطول مطابقًا تمامًا لعدد الخلايا المفقودة/الجديدة.
numRows	عدد الصفوف (طول البعد الأول) في مصفوفة الإخراج.
numCols	عدد الأعمدة (طول البعد الثاني) في مصفوفة الإخراج.
خيارات	يحمل قيم السمات الاختيارية

عائدات

مثيل جديد لـ LoadAndRemapMatrix

LoadAndRemapMatrix.Options العام الثابت maxRowsInMemory (طويل maxRowsInMemory)

حدود

maxRowsInMemory	الحد الأقصى لعدد الصفوف التي سيتم تحميلها من نقطة التفتيش مرة واحدة. إذا كانت أقل من أو تساوي 0، فسيتم تحميل المصفوفة بأكملها في الذاكرة. يؤدي تعيين هذه الوسيطة إلى زيادة قراءات القرص لاستخدام أقل للذاكرة.

الإخراج العام <TFloat32> OutputMatrix ()

مصفوفة الإخراج التي تحتوي على القيم الموجودة التي تم تحميلها من نقطة التفتيش، ومع أي قيم مفقودة تم ملؤها من التهيئة_القيمية.