UnsortedSegmentJoin

パブリックファイナルクラスUnsortedSegmentJoin

`segment_ids`に基づいて` inputs`の要素を結合します。

テンソルのセグメントに沿った文字列結合を計算します。ランク `N`の` segment_ids`とランク `N + M`の` data`が与えられます:

`output [i、k1 ... kM] = strings.join([data [j1 ... jN、k1 ... kM])`

ここで、結合はすべての[j1 ... jN]で行われ、segment_ids [j1 ... jN] = iとなります。文字列は行優先順に結合されます。

例:

inputs = [['Y', 'q', 'c'], ['Y', '6', '6'], ['p', 'G', 'a']]
 output_array = string_ops.unsorted_segment_join(inputs=inputs,
                                                 segment_ids=[1, 0, 1],
                                                 num_segments=2,
                                                 separator=':'))
 # output_array ==> [['Y', '6', '6'], ['Y:p', 'q:G', 'c:a']]
 
 
 inputs = ['this', 'is', 'a', 'test']
 output_array = string_ops.unsorted_segment_join(inputs=inputs,
                                                 segment_ids=[0, 0, 0, 0],
                                                 num_segments=1,
                                                 separator=':'))
 # output_array ==> ['this:is:a:test']
 

ネストされたクラス

クラスUnsortedSegmentJoin.Options UnsortedSegmentJoinオプションの属性

パブリックメソッド

出力<文字列>
asOutput ()
テンソルのシンボリックハンドルを返します。
static <T extends Number、U extends Number> UnsortedSegmentJoin
createスコープスコープ、オペランド<文字列>入力、オペランド<T>セグメントID、オペランド<U> numSegments、オプション...オプション)
新しいUnsortedSegmentJoin操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
出力<文字列>
出力()
static UnsortedSegmentJoin.Options
区切り文字(文字列区切り文字)

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public Output <String> asOutput ()

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

TensorFlow操作への入力は、別のTensorFlow操作の出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリックハンドルを取得するために使用されます。

public static UnsortedSegmentJoin create スコープスコープ、オペランド<文字列>入力、オペランド<T>セグメントID、オペランド<U> numSegments、オプション...オプション)

新しいUnsortedSegmentJoin操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
入力結合する入力。
segmentIds形状がdata.shapeの接頭辞であるテンソル。負のセグメントIDはサポートされていません。
numSegmentsスカラー。
オプションオプションの属性値を運ぶ
戻り値
  • UnsortedSegmentJoinの新しいインスタンス

public Output <String> output ()

public static UnsortedSegmentJoin.Options区切り文字(文字列区切り文字)

パラメーター
セパレーター結合時に使用するセパレータ。