tf.ragged.stack
Объединяет список тензоров ранга R в один тензор ранга (R+1) RaggedTensor.
tf.ragged.stack(
values: typing.List[ragged_tensor.RaggedOrDense], axis=0, name=None
)
Принимает список тензоров или ragged-тензоров одинакового ранга R (R >= axis) и возвращает ragged-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 объектов tf.Tensor или tf.RaggedTensor. Не может быть пустым. Все values должны иметь одинаковые ранг и тип данных; однако, в отличие от tf.stack, их размеры по измерениям могут быть произвольными. |
axis | Целое число Python, указывающее измерение, вдоль которого нужно объединить тензоры. (Примечание: в отличие от tf.stack, параметр axis должен быть известен статически.) Отрицательные значения поддерживаются только в том случае, если ранг хотя бы одного значения values известен статически. |
name | Префикс имени возвращаемого тензора (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Объект RaggedTensor с рангом R+1 (если R>0). Если R==0, результат будет возвращён как одномерный объект Tensor, поскольку RaggedTensor можно использовать только при условии rank>1. result.ragged_rank=1+max(axis, max(rt.ragged_rank for rt in values])). |
| Вызывает исключения | |
|---|---|
ValueError | Если values пуст, если axis выходит за допустимые границы 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