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Tensorflow :: ops :: ParallelDynamicStitch

#include <data_flow_ops.h>

Verschachteln die Werte aus den data Tensoren in einem einzigen Tensor.

Zusammenfassung

Baut einen zusammengeführten Tensor so auf, dass

    merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]

Wenn zum Beispiel jeder indices[m] skalar oder vektoriell ist, haben wir

    # Scalar indices:
    merged[indices[m], ...] = data[m][...]

    # Vector indices:
    merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]

Jede data[i].shape muss mit den entsprechenden indices[i].shape , und der Rest der data[i].shape muss für i konstant sein. Das heißt, wir müssen data[i].shape = indices[i].shape + constant . In Bezug auf diese constant beträgt die Ausgabeform

merged.shape = [max(indices)] + constant

Werte können parallel zusammengeführt werden. Wenn also ein Index sowohl in den indices[m][i] als auch in den indices[n][j] angezeigt wird, ist das Ergebnis möglicherweise ungültig. Dies unterscheidet sich vom normalen DynamicStitch- Operator, der das Verhalten in diesem Fall definiert.

Beispielsweise:

    indices[0] = 6
    indices[1] = [4, 1]
    indices[2] = [[5, 2], [0, 3]]
    data[0] = [61, 62]
    data[1] = [[41, 42], [11, 12]]
    data[2] = [[[51, 52], [21, 22]], [[1, 2], [31, 32]]]
    merged = [[1, 2], [11, 12], [21, 22], [31, 32], [41, 42],
              [51, 52], [61, 62]]

Diese Methode kann verwendet werden, um von dynamic_partition erstellte Partitionen dynamic_partition wie im folgenden Beispiel dargestellt:

    # Apply function (increments x_i) on elements for which a certain condition
    # apply (x_i != -1 in this example).
    x=tf.constant([0.1, -1., 5.2, 4.3, -1., 7.4])
    condition_mask=tf.not_equal(x,tf.constant(-1.))
    partitioned_data = tf.dynamic_partition(
        x, tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2)
    partitioned_data[1] = partitioned_data[1] + 1.0
    condition_indices = tf.dynamic_partition(
        tf.range(tf.shape(x)[0]), tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2)
    x = tf.dynamic_stitch(condition_indices, partitioned_data)
    # Here x=[1.1, -1., 6.2, 5.3, -1, 8.4], the -1. values remain
    # unchanged.

Argumente:

Kehrt zurück:

  • Output : Der zusammengeführte Tensor.

Konstruktoren und Destruktoren

ParallelDynamicStitch (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList indices, :: tensorflow::InputList data)

Öffentliche Attribute

merged
operation

Öffentliche Funktionen

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Öffentliche Attribute

zusammengeführt

::tensorflow::Output merged

Operation

Operation operation

Öffentliche Funktionen

ParallelDynamicStitch

 ParallelDynamicStitch(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList data
)

Knoten

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const