tf.растянутый.range

Возвращает RaggedTensor содержащий указанные последовательности чисел.

tf.ragged.range(
    starts, limits=None, deltas=1, dtype=None, name=None,
    row_splits_dtype=tf.dtypes.int64
)

Каждая строка возвращенного RaggedTensor содержит одну последовательность:

ragged.range(starts, limits, deltas)[i] ==
    tf.range(starts[i], limits[i], deltas[i])

Если start[i] < limits[i] and deltas[i] > 0, то output[i] будет пустым списком. Аналогично, если start[i] > limits[i] and deltas[i] < 0, то output[i] будет пустым списком. Это поведение согласуется с функцией Python range, но отличается от операции tf.range, которая возвращает ошибку в этих случаях.

Примеры:

ragged.range([3, 5, 2]).eval().tolist()
[[0, 1, 2], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1]]
ragged.range([0, 5, 8], [3, 3, 12]).eval().tolist()
[[0, 1, 2], [], [8, 9, 10, 11]]
ragged.range([0, 5, 8], [3, 3, 12], 2).eval().tolist()
[[0, 2], [], [8, 10]]

Вводные тензоры starts, limits, и deltas могут быть скалярами или векторами. Векторные входные данные должны иметь одинаковый размер. Скалярные входные данные транслируются для соответствия размеру векторных входных данных.