Lưu ngày! Google I / O hoạt động trở lại từ ngày 18 đến 20 tháng 5 Đăng ký ngay
Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

dòng chảy :: hoạt động :: ParallelDynamicStitch

#include <data_flow_ops.h>

Xen kẽ các giá trị từ các tensor data thành một tensor duy nhất.

Tóm lược

Tạo một tensor hợp nhất sao cho

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

Ví dụ: nếu mỗi indices[m] là vô hướng hoặc vectơ, chúng ta có

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

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

Mỗi data[i].shape phải bắt đầu bằng các indices[i].shape tương ứng indices[i].shape và phần còn lại của data[i].shape phải là hằng số wrt i . Tức là chúng ta phải có data[i].shape = indices[i].shape + constant . Về mặt constant này, hình dạng đầu ra là

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

Các giá trị có thể được hợp nhất song song, vì vậy nếu một chỉ mục xuất hiện trong cả hai indices[m][i]indices[n][j] , kết quả có thể không hợp lệ. Điều này khác với toán tử DynamicStitch bình thường xác định hành vi trong trường hợp đó.

Ví dụ:

    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]]

Phương pháp này có thể được sử dụng để hợp nhất các phân vùng được tạo bởi dynamic_partition như được minh họa trong ví dụ sau:

    # 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.

Tranh luận:

Lợi nhuận:

  • Output : tensor hợp nhất.

Người xây dựng và Người phá hủy

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

Thuộc tính công khai

merged
operation

Chức năng công cộng

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

Thuộc tính công khai

hợp nhất

::tensorflow::Output merged

hoạt động

Operation operation

Chức năng công cộng

ParallelDynamicStitch

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

nút

::tensorflow::Node * node() const 

toán tử :: tensorflow :: Đầu vào

 operator::tensorflow::Input() const 

toán tử :: tensorflow :: Đầu ra

 operator::tensorflow::Output() const