Принимая на вход список тензоров или разряженных тензоров с одинаковым рангом R (R >= axis), возвращает тензор ранга R+1RaggedTensorresult такой, что result[i0...iaxis] является [value[i0...iaxis] for value in values].
# 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 нужно выполнить склейку. (Примечание: в отличие от tf.stack, параметр axis должен быть статически известен). Отрицательные значения поддерживаются только в том случае, если ранг по крайней мере одного из значений values статически известен.
name
Префикс имени возвращаемого тензора (необязательно).
Возвращаемое значение
Тензор RaggedTensor ранга R+1. result.ragged_rank=1+max(axis, max(rt.ragged_rank for rt in values])).
Исключения
ValueError
Если список values пустой, если значение axis находится вне допустимого диапазона или если входные тензоры имеют разные ранги.