tf.RaggedTensorSpec

Спецификация типа для tf.RaggedTensor.

Наследует от: TypeSpec, TraceType

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для обеспечения совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.RaggedTensorSpec

tf.RaggedTensorSpec(
    shape=None,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    ragged_rank=None,
    row_splits_dtype=tf.dtypes.int64,
    flat_values_spec=None
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве
Разреженные тензоры Токенизаторы подслов

Аргументы
`shape`	Форма RaggedTensor или `None`, чтобы разрешить любую форму. Если форма задана, все разреженные измерения должны иметь размер `None`.
`dtype`	`tf.DType` значений в RaggedTensor.
`ragged_rank`	Целое число Python — количество разбиений flat_values в RaggedTensor. По умолчанию — `shape.ndims - 1`.
`row_splits_dtype`	`dtype` тензора `row_splits` в RaggedTensor. Одно из значений: `tf.int32` или `tf.int64`.
`flat_values_spec`	TypeSpec для flat_value в RaggedTensor. Его необходимо указать, если flat_values имеет тип CompositeTensor, а не Tensor. Если указаны и `dtype`, и `flat_values_spec`, то `dtype` должно совпадать с `flat_values_spec.dtype`. (экспериментальная функция)

Атрибуты
`dtype`	`tf.dtypes.DType`, заданный этим типом для RaggedTensor. rt = tf.ragged.constant([["a"], ["b", "c"]], dtype=tf.string) tf.type_spec_from_value(rt).dtype tf.string
`flat_values_spec`	`TypeSpec` значений flat_values в RaggedTensor.
`ragged_rank`	Количество разбиений flat_values в RaggedTensor. По умолчанию — `shape.ndims - 1`. values = tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4], [5, 6], [7, 8, 9, 10]]) tf.type_spec_from_value(values).ragged_rank 1 rt1 = tf.RaggedTensor.from_uniform_row_length(values, 2) tf.type_spec_from_value(rt1).ragged_rank 2
`row_splits_dtype`	`tf.dtypes.DType` тензора `row_splits` в RaggedTensor. rt = tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4]], row_splits_dtype=tf.int64) tf.type_spec_from_value(rt).row_splits_dtype tf.int64
`shape`	Статически известная форма RaggedTensor. rt = tf.ragged.constant([[0], [1, 2]]) tf.type_spec_from_value(rt).shape TensorShape([2, None]) rt = tf.ragged.constant([[[0, 1]], [[1, 2], [3, 4]]], ragged_rank=1) tf.type_spec_from_value(rt).shape TensorShape([2, None, 2])
`value_type`	Тип Python для значений, совместимых с этим TypeSpec. В частности, все значения, совместимые с этим TypeSpec, должны быть экземплярами этого типа.

Методы

`experimental_as_proto`

Просмотреть исходный код

experimental_as_proto() -> struct_pb2.TypeSpecProto

Возвращает представление экземпляра TypeSpec в формате proto.

НЕ переопределяйте для пользовательских типов, не относящихся к TF.

`experimental_from_proto`

Просмотреть исходный код

@classmethod
experimental_from_proto(
    proto: struct_pb2.TypeSpecProto
) -> 'TypeSpec'

Возвращает экземпляр TypeSpec на основе сериализованного proto.

НЕ переопределяйте для пользовательских типов, не относящихся к TF.

Аргументы
`proto`	Proto, созданный с помощью 'experimental_as_proto'.

`experimental_type_proto`

Просмотреть исходный код

@classmethod
experimental_type_proto() -> Type[struct_pb2.TypeSpecProto]

Возвращает тип proto, связанный с сериализацией TypeSpec.

НЕ переопределяйте для пользовательских типов, не относящихся к TF.

`from_value`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_value(
    value
)

`is_compatible_with`

Просмотреть исходный код

is_compatible_with(
    spec_or_value
)

Возвращает true, если spec_or_value совместим с этим TypeSpec.

По возможности используйте "is_subtype_of" и "most_specific_common_supertype".

Аргументы
`spec_or_value`	TypeSpec или связанное с TypeSpec значение для сравнения.

`is_subtype_of`

Просмотреть исходный код

is_subtype_of(
    other: tf.types.experimental.TraceType
) -> bool

Возвращает True, если self является подтипом other.

Реализует интерфейс tf.types.experimental.func.TraceType.

Если подкласс не переопределяет поведение, по умолчанию предполагается, что TypeSpec ковариантен относительно атрибутов, реализующих TraceType, и инвариантен относительно остальных атрибутов, а также структуры и типа TypeSpec.

Аргументы
`other`	Объект TraceType.

`most_specific_common_supertype`

Просмотреть исходный код

most_specific_common_supertype(
    others: Sequence[tf.types.experimental.TraceType]
) -> Optional['TypeSpec']

Возвращает наиболее конкретный TypeSpec надтипов self и others.

Реализует интерфейс tf.types.experimental.func.TraceType.

Аргументы
`others`	Последовательность объектов TraceType.

`most_specific_compatible_type`

Просмотреть исходный код

most_specific_compatible_type(
    other: 'TypeSpec'
) -> 'TypeSpec'

Возвращает наиболее конкретный TypeSpec, совместимый с self и other. (устарело)

Устарело. Используйте вместо этого most_specific_common_supertype. Не переопределяйте эту функцию.

Аргументы
`other`	`TypeSpec`.

Исключения
`ValueError`	Если не существует TypeSpec, совместимого одновременно с `self` и `other`.

`eq`

Просмотреть исходный код

__eq__(
    other
) -> bool

Возвращает результат сравнения self==value.

`ne`

Просмотреть исходный код

__ne__(
    other
) -> bool

Возвращает результат сравнения self!=value.

© 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/RaggedTensorSpec