tf.experimental.DynamicRaggedShape

Форма разряженного или плотного тензора.

Наследуется от: BatchableExtensionType, ExtensionType

tf.experimental.DynamicRaggedShape(
    row_partitions: Sequence[tf.experimental.RowPartition],
    inner_shape: tf.types.experimental.TensorLike,
    dtype: Optional[tf.dtypes.DType] = None,
    validate: bool = False,
    static_inner_shape: ... = None
)

Используется в блокнотах

Разряженные формы кодируются с использованием двух полей:

• inner_shape: Целочисленный вектор, задающий форму плотного тензора.
• row_partitions: Список объектов RowPartition, описывающих, как эта плоская форма должна быть раздроблена для добавления разряженных осей.

Если DynamicRaggedShape является формой RaggedTensor rt, то:

1. row_partitions = rt._nested_row_partitions (и, следовательно, len(row_partitions) > 0)
2. inner_shape — это форма rt.flat_values

Если DynamicRaggedShape является формой плотного тензора t, то:

1. row_partitions = []
2. inner_shape — это форма t.

Примеры:

В следующей таблице приведены несколько примеров (где RP(lengths) — сокращение для RowPartition.from_lengths(lengths)):

Подклассы

class Spec

Методы

from_lengths

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_lengths(
    lengths: Sequence[Union[Sequence[int], int]],
    num_row_partitions=None,
    dtype=tf.dtypes.int64
)

Создает форму с заданными длинами и num_row_partitions.

Длины могут быть либо целым неотрицательным числом, либо списком неотрицательных целых чисел.

Если num_row_partitions равно None, используется минимальное значение num_row_partitions.

Например, [2, (3, 2)] — это форма [[0, 0, 0], [0, 0]], а [2, 2] — форма [[0, 0], [0, 0]]

Выбирается минимальное значение num_row_partitions, необходимое (включая ноль).

В следующей таблице приведены несколько примеров (где RP(lengths) — сокращение для RowPartition.from_lengths(lengths)):

Например:

Если мы хотим, чтобы разбиения строк завершались равномерными разбиениями строк, мы можем установить num_row_partitions.

Например, ниже URP(3, 12) — это RowPartition.from_uniform_row_length(3, 12)

Представление форм из init():

from_row_partitions

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_row_partitions(
    row_partitions, dtype=None
)

Создает форму из row_partitions.

from_tensor

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_tensor(
    t, dtype=None
)

Создаёт разряженную форму для потенциально разряженного тензора.

is_uniform

Просмотреть исходный код

is_uniform(
    axis
)

Возвращает true, если указанное измерение однородное.

static_lengths

Просмотреть исходный код

static_lengths(
    ragged_lengths=True
)

Возвращает список статически известных длин осей.

Это представляет собой известные значения. Для каждого разбиения строк он предоставляет либо равномерную длину строки (если она статически известна), либо список длин строк, либо None, если она не статически известна. Для внутренней формы, если ранг известен, то каждое измерение сообщается, если известно, и None в противном случае. Если ранг внутренней формы не известен, то возвращаемый список заканчивается многоточием.

with_dtype

Просмотреть исходный код

with_dtype(
    dtype
)

Изменить тип данных формы.

__eq__

Просмотреть исходный код

__eq__(
    other
)

Возвращает self==value.

__getitem__

Просмотреть исходный код

__getitem__(
    index
)

Возвращает размерность или срез формы.

Растянутые формы могут иметь растянутые размерности, которые зависят от других размерностей. Поэтому, если вы запрашиваете размерность, которая является растянутой, эта функция возвращает ValueError. По аналогичным причинам, если выбран срез, который включает растянутую размерность без включения нулевой размерности, то это также приводит к ошибке.

Любой срез, который не начинается с нуля, вернёт форму с num_row_partitions == 0.

__ne__

Просмотреть исходный код

__ne__(
    other
)

Возвращает self!=value.