tf.ragged.stack

Укладывает список тензоров ранга R в один тензор ранга (R+1) RaggedTensor.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.ragged.stack

tf.ragged.stack(
    values: typing.List[ragged_tensor.RaggedOrDense], axis=0, name=None
)

Принимая список тензоров или разряженных тензоров с одинаковым рангом R (R >= axis), возвращает тензор ранга R+1 RaggedTensor result, такой что result[i0...iaxis] является [value[i0...iaxis] for value in values].

Примеры:

# Stacking two ragged tensors.
t1 = tf.ragged.constant([[1, 2], [3, 4, 5]])
t2 = tf.ragged.constant([[6], [7, 8, 9]])
tf.ragged.stack([t1, t2], axis=0)
<tf.RaggedTensor [[[1, 2], [3, 4, 5]], [[6], [7, 8, 9]]]>
tf.ragged.stack([t1, t2], axis=1)
<tf.RaggedTensor [[[1, 2], [6]], [[3, 4, 5], [7, 8, 9]]]>

# Stacking two dense tensors with different sizes.
t3 = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
t4 = tf.constant([[5], [6], [7]])
tf.ragged.stack([t3, t4], axis=0)
<tf.RaggedTensor [[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[5], [6], [7]]]>

Аргументы
`values`	Список `tf.Tensor` или `tf.RaggedTensor`. Список не может быть пустым. Все `values` должны иметь одинаковый ранг и тип данных; но в отличие от `tf.stack`, они могут иметь произвольные размеры измерений.
`axis`	Целое число Python, указывающее измерение, по которому следует выполнить укладку. (Обратите внимание: в отличие от `tf.stack`, параметр `axis` должен быть статически известен.) Отрицательные значения поддерживаются только в том случае, если ранг хотя бы одного из значений `values` статически известен.
`name`	Префикс имени для возвращаемого тензора (необязательно).

Возвращает
`RaggedTensor` с рангом `R+1` (если `R>0`). Если `R==0`, то результат будет возвращен как одномерный `Tensor`, так как `RaggedTensor` может быть использован только тогда, когда `rank>1`. `result.ragged_rank=1+max(axis, max(rt.ragged_rank for rt in values]))`.

Возможные исключения
`ValueError`	Если `values` пустой, если `axis` находится вне допустимого диапазона или если входные тензоры имеют разные ранги.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/ragged/stack