RaggedTensorFromVariant

सार्वजनिक अंतिम कक्षा RaggedTensorFromVariant

एक `वैरिएंट` टेन्सर को `रैग्ड टेन्सर` में डिकोड करता है।

दिए गए `वेरिएंट` टेन्सर को डिकोड करता है और एक `रैग्डटेन्सर` लौटाता है। इनपुट एक अदिश राशि हो सकता है, जिसका अर्थ है कि यह एकल `RaggedTensor` को ragged_rank `output_ragged_rank` के साथ एन्कोड करता है। इसमें एक मनमाना रैंक भी हो सकता है, जिस स्थिति में प्रत्येक तत्व को रैग्ड_रैंक `इनपुट_रैग्ड_रैंक` के साथ `रैग्डटेन्सर` में डिकोड किया जाता है और फिर रैग्ड_रैंक `आउटपुट_रैग्ड_रैंक` के साथ एकल `रैग्डटेन्सर` को आउटपुट करने के लिए इनपुट आकार के अनुसार स्टैक किया जाता है। इनपुट टेंसर में प्रत्येक `वेरिएंट` तत्व को तत्व से 1-डी `वेरिएंट` टेंसर को `इनपुट_रैग्ड_रैंक + 1` टेंसर के साथ पुनः प्राप्त करके डिकोड किया जाता है, जो डिकोड किए गए `रैग्डटेन्सर` के विभाजन और मूल्यों के अनुरूप होता है। यदि `input_ragged_rank` -1 है, तो इसका अनुमान `output_ragged_rank` - `rank(encoded_ragged)` के रूप में लगाया जाता है। संबंधित एन्कोडिंग तर्क के लिए `RaggedTensorToVariant` देखें।

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <T TType का विस्तार करता है > RaggedTensorFromVariant < TInt64 , T>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> एन्कोडेडरैग्ड, लंबा इनपुटरैग्डरैंक, लंबा आउटपुटरैग्डरैंक, क्लास<टी> टीवैल्यू)
डिफ़ॉल्ट आउटपुट प्रकारों का उपयोग करके एक नए RaggedTensorFromVariant ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर <U TNumber बढ़ाता है, T TType बढ़ाता है > RaggedTensorFromVariant <U, T>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> एन्कोडेडरैग्ड, लंबा इनपुटरैग्डरैंक, लंबा आउटपुटरैग्डरैंक, क्लास<टी> टीवैल्यू, क्लास<यू> टीस्प्लिट्स)
एक नए RaggedTensorFromVariant ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <T>
आउटपुटडेंसवैल्यूज़ ()
एक टेंसर आउटपुट `रैग्डटेन्सर` के मानों का प्रतिनिधित्व करता है।
सूची< आउटपुट <यू>>
आउटपुटनेस्टेडस्प्लिट्स ()
आउटपुट `रैग्डटेन्सर` के विभाजन का प्रतिनिधित्व करने वाले एक या अधिक टेंसर की सूची।

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "RaggedTensorFromVariant"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक RaggedTensorFromVariant < TInt64 , T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> एन्कोडेडRagged, लंबा इनपुटRaggedRank, लंबा आउटपुटRaggedRank, क्लास<T> Tvalues)

डिफ़ॉल्ट आउटपुट प्रकारों का उपयोग करके एक नए RaggedTensorFromVariant ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
एन्कोडेडरैग्ड एक `वेरिएंट` टेंसर जिसमें एन्कोडेड `रैग्डटेन्सर` है।
इनपुटरैग्डरैंक इनपुट में प्रत्येक एन्कोडेड `RaggedTensor` घटक की रैग्ड रैंक। यदि -1 पर सेट किया जाता है, तो इसका अनुमान `आउटपुट_रैग्ड_रैंक` - `रैंक (एन्कोडेड_रैग्ड)` के रूप में लगाया जाता है
आउटपुटरैग्डरैंक आउटपुट `RaggedTensor` की अपेक्षित रैग्ड रैंक। निम्नलिखित अवश्य होना चाहिए: `आउटपुट_रैग्ड_रैंक = रैंक (एनकोडेड_रैग्ड) + इनपुट_रैग्ड_रैंक`।
रिटर्न
  • RaggedTensorFromVariant का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक RaggedTensorFromVariant <U, T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> एन्कोडेड रैग्ड, लंबा इनपुट रैग्ड रैंक, लंबा आउटपुट रैग्ड रैंक, क्लास <टी> टीवैल्यू, क्लास<यू> टीस्प्लिट्स)

एक नए RaggedTensorFromVariant ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
एन्कोडेडरैग्ड एक `वेरिएंट` टेंसर जिसमें एन्कोडेड `रैग्डटेन्सर` है।
इनपुटरैग्डरैंक इनपुट में प्रत्येक एन्कोडेड `RaggedTensor` घटक की रैग्ड रैंक। यदि -1 पर सेट किया जाता है, तो इसका अनुमान `आउटपुट_रैग्ड_रैंक` - `रैंक (एन्कोडेड_रैग्ड)` के रूप में लगाया जाता है
आउटपुटरैग्डरैंक आउटपुट `RaggedTensor` की अपेक्षित रैग्ड रैंक। निम्नलिखित अवश्य होना चाहिए: `आउटपुट_रैग्ड_रैंक = रैंक (एनकोडेड_रैग्ड) + इनपुट_रैग्ड_रैंक`।
रिटर्न
  • RaggedTensorFromVariant का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुटDenseValues ​​()

एक टेंसर आउटपुट `रैग्डटेन्सर` के मानों का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक सूची< आउटपुट <यू>> आउटपुटनेस्टेडस्प्लिट्स ()

आउटपुट `रैग्डटेन्सर` के विभाजन का प्रतिनिधित्व करने वाले एक या अधिक टेंसर की सूची।