Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.RaggedTensorSpec

Спецификация типа для tf.RaggedTensor.

Наследуется от: TypeSpec, TraceType

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

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
  • Разорванные тензоры
  • Токенизаторы подслов
Аргументы
shape Форма RaggedTensor или None, чтобы разрешить любую форму. Если задана форма, все разрывы должны иметь размер None.
dtype tf.DType значений в RaggedTensor.
ragged_rank Целое число Python, количество разбиений плоских значений RaggedTensor. По умолчанию shape.ndims - 1.
row_splits_dtype dtype для тензора row_splits RaggedTensor. Один из tf.int32 или tf.int64.
flat_values_spec TypeSpec для плоского значения RaggedTensor. Он должен быть предоставлен, когда flat_values является CompositeTensor, а не Tensor. Если предоставлены и dtype, и flat_values_spec, то dtype должно совпадать с flat_values_spec.dtype. (экспериментально)
Атрибуты
dtype tf.dtypes.DType, указанный 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 Форма плоских значений RaggedTensor.
ragged_rank Количество разбиений плоских значений 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 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 прото типа TypeSpec.

НЕ переопределять для пользовательских типов, не являющихся TF.

experimental_from_proto

Просмотреть исходный код

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

Возвращает экземпляр TypeSpec на основе сериализованного прото.

НЕ переопределять для пользовательских типов, не являющихся TF.

Аргументы
proto Протокол, сгенерированный с помощью 'experimental_as_proto'.

experimental_type_proto

Просмотреть исходный код

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

Возвращает тип протокола, связанный с сериализацией TypeSpec.

НЕ переопределять для пользовательских типов, не являющихся 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.

Предпочтительнее использовать "is_subtype_of" и "most_specific_common_supertype" всякий раз, когда это возможно.

Аргументы
spec_or_value TypeSpec или значение, связанное с TypeSpec, 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 не переопределено подклассом, поведение по умолчанию заключается в предположении, что TypeSpec является ковариантным по атрибутам, реализующим TraceType, и инвариантным по остальным атрибутам, а также структуре и типу 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 специфичный TypeSpec супертипа для self и others.

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

Если не переопределено подклассом, поведение по умолчанию заключается в предположении, что TypeSpec является ковариантным по атрибутам, реализующим TraceType, и инвариантным по остальным атрибутам, а также структуре и типу TypeSpec.

Аргументы
others Последовательность TraceTypes.

most_specific_compatible_type

Просмотреть исходный код

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

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

Устарело: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: Используйте most_specific_common_supertype вместо этого.

Устарело. Пожалуйста, используйте most_specific_common_supertype вместо этого. Не переопределяйте эту функцию.

Аргументы
other A TypeSpec.
Исключения
ValueError Если нет TypeSpec, совместимого как с self, так и с other.

__eq__

Просмотреть исходный код

__eq__(
    other
) -> bool

Возвращает self==value.

__ne__

Просмотреть исходный код

__ne__(
    other
) -> bool

Возвращает 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

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API