LoadAndRemapMatrix

Memuat `Tensor` 2-D (matriks) dengan nama `nama_tensor_lama` dari pos pemeriksaan

di `ckpt_path` dan berpotensi menyusun ulang baris dan kolomnya menggunakan pemetaan ulang yang ditentukan.

Sebagian besar pengguna harus menggunakan salah satu inisialisasi wrapper (seperti `tf.contrib.framework.load_and_remap_matrix_initializer`) daripada menggunakan fungsi ini secara langsung.

Pemetaan ulang adalah tensor 1-D dengan properti berikut:

• `row_remapping` harus memiliki entri `num_rows` yang tepat. Baris `i` dari matriks keluaran akan diinisialisasi dari baris yang sesuai dengan indeks `row_remapping[i]` di `Tensor` lama dari pos pemeriksaan.
• `col_remapping` harus memiliki 0 entri (menunjukkan bahwa tidak diperlukan penyusunan ulang kolom) atau entri `num_cols`. Jika ditentukan, kolom `j` dari matriks keluaran akan diinisialisasi dari kolom yang sesuai dengan indeks `col_remapping[j]` di `Tensor` lama dari pos pemeriksaan.
• Nilai -1 pada salah satu pemetaan ulang menandakan entri "hilang". Dalam hal ini, nilai dari tensor `initializing_values` akan digunakan untuk mengisi baris atau kolom yang hilang tersebut. Jika `row_remapping` memiliki `r` entri yang hilang dan `col_remapping` memiliki `c` entri yang hilang, maka kondisi berikut harus benar:

Tensor pemetaan ulang dapat dibuat menggunakan operasi GenerateVocabRemapping.

Sebagai contoh, dengan row_remapping = [1, 0, -1], col_remapping = [0, 2, -1], initializing_values ​​= [0.5, -0.5, 0.25, -0.25, 42], dan w(i, j) mewakili nilai dari baris i, kolom j tensor lama di checkpoint, matriks keluaran akan terlihat seperti berikut:

[[w(1, 0), w(1, 2), 0,5], [w(0, 0), w(0, 2), -0,5], [0,25, -0,25, 42]]