RaggedGather

공개 최종 클래스 RaggedGather

`indices`에 따라 `params` 축 `0`에서 비정형 슬라이스를 수집합니다.

`output_dense_values` 및 `output_nested_splits`로 구성된 `RaggedTensor` 출력을 출력합니다. 예: 

output.shape = indices.shape + params.shape[1:]
 output.ragged_rank = indices.shape.ndims + params.ragged_rank
 output[i...j, d0...dn] = params[indices[i...j], d0...dn]
여기서
  • `params = ragged.from_nested_row_splits(params_dense_values, params_nested_splits)`는 수집해야 하는 값을 제공합니다.
  • `indices`는 dtype `int32` 또는 `int64`를 갖는 밀집 텐서로, 어떤 값을 수집해야 하는지 나타냅니다.
  • `output = ragged.from_nested_row_splits(output_dense_values, output_nested_splits)`는 출력 텐서입니다.
(참고: 이 C++ 작업은 비정형 인덱스도 지원하는 상위 수준 Python `tf.ragged.gather` 작업을 구현하는 데 사용됩니다.)

공개 방법

static <T는 숫자 확장, U, V는 숫자 확장> RaggedGather <T, U>
생성 ( Scope 범위, Iterable< Operand <T>> paramsNestedSplits, Operand <U> paramsDenseValues, Operand <V> 인덱스, Long OUTPUTRAGGEDRANK)
새로운 RaggedGather 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <U>
출력밀도값 ()
반환된 RaggedTensor에 대한 '플랫_값'입니다.
목록< 출력 <T>>
출력NestedSplits ()
반환된 RaggedTensor에 대한 행 분할을 정의하는 `nested_row_splits` 텐서.

상속된 메서드

공개 방법

public static RaggedGather <T, U> create ( Scope 범위, Iterable< Operand <T>> paramsNestedSplits, Operand <U> paramsDenseValues, Operand <V> 인덱스, Long OUTPUTRAGGEDRANK)

새로운 RaggedGather 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
paramsNestedSplits `params` RaggedTensor 입력에 대한 행 분할을 정의하는 `nested_row_splits` 텐서.
paramsDense값 `params` RaggedTensor에 대한 ` flat_values`. Python 수준에서 용어가density_values에서 flat_values로 변경되었으므로density_values는 더 이상 사용되지 않는 이름입니다.
지수 수집해야 하는 값의 'params' 가장 바깥쪽 차원에 있는 인덱스입니다.
OUTPUTRAGGEDRANK 출력 RaggedTensor의 비정형 순위입니다. `output_nested_splits`에는 이 수의 `row_splits` 텐서가 포함됩니다. 이 값은 `indices.shape.ndims + params.ragged_rank - 1`과 같아야 합니다.
보고
  • RaggedGather의 새로운 인스턴스

공개 출력 <U> outputDenseValues ​​()

반환된 RaggedTensor에 대한 '플랫_값'입니다.

공개 목록< 출력 <T>> 출력NestedSplits ()

반환된 RaggedTensor에 대한 행 분할을 정의하는 `nested_row_splits` 텐서.