tf.experimental.dispatch_for_binary_elementwise_apis

Декоратор для переопределения реализации по умолчанию для API бинарных поэлементных операций.

tf.experimental.dispatch_for_binary_elementwise_apis(
    x_type, y_type
)

Используется в блокнотах

Декорированная функция (называемая «обработчиком поэлементного API») переопределяет реализацию по умолчанию для любого API бинарных поэлементных операций, если значения первых двух аргументов (обычно называемых x и y) соответствуют указанным аннотациям типов. Обработчик поэлементного API вызывается с двумя аргументами:

elementwise_api_handler(api_func, x, y)

Здесь x и y — это первые два аргумента поэлементного API, а api_func — функция TensorFlow, которая принимает два параметра и выполняет поэлементную операцию (например, tf.add).

В следующем примере показано, как с помощью этого декоратора можно обновить все бинарные поэлементные операции, чтобы они обрабатывали тип MaskedTensor:

class MaskedTensor(tf.experimental.ExtensionType):
  values: tf.Tensor
  mask: tf.Tensor
@dispatch_for_binary_elementwise_apis(MaskedTensor, MaskedTensor)
def binary_elementwise_api_handler(api_func, x, y):
  return MaskedTensor(api_func(x.values, y.values), x.mask & y.mask)
a = MaskedTensor([1, 2, 3, 4, 5], [True, True, True, True, False])
b = MaskedTensor([2, 4, 6, 8, 0], [True, True, True, False, True])
c = tf.add(a, b)
print(f"values={c.values.numpy()}, mask={c.mask.numpy()}")
values=[ 3 6 9 12 5], mask=[ True True True False False]

Зарегистрированные API

К бинарным поэлементным API относятся:

<>