tf.ragged.stack_dynamic_partitions
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Складывает динамические разделы тензора или RaggedTensor.
tf.ragged.stack_dynamic_partitions(
data, partitions, num_partitions, name=None
)
Возвращает RaggedTensor output с num_partitions строками, где строка output[i] формируется путем объединения всех срезов data[j1...jN] таких, что partitions[j1...jN] = i. Срезы data складываются в порядке строк.
Если num_partitions является int (а не Tensor), то это эквивалентно tf.ragged.stack(tf.dynamic_partition(data, partitions, num_partitions)).
Пример:
data = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] partitions = [ 3, 0, 2, 2, 3] num_partitions = 5 tf.ragged.stack_dynamic_partitions(data, partitions, num_partitions) <tf.RaggedTensor [[b'b'], [], [b'c', b'd'], [b'a', b'e'], []]>
| Аргументы | |
|---|---|
data | A Tensor или RaggedTensor, содержащий значения для объединения. |
partitions | An int32 или int64 Tensor или RaggedTensor, указывающий раздел, в который нужно добавить каждый срез data. partitions.shape должен быть префиксом data.shape. Значения должны быть больше или равны нулю и меньше num_partitions. partitions не требуется, чтобы быть отсортированным. |
num_partitions | Скаляр int32 или int64, указывающий количество разделов на выходе. Это определяет количество строк в output. |
name | Префикс имени для возвращаемого тензора (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A RaggedTensor, содержащий объединенные разделы. Возвращаемый тензор имеет тот же тип данных, что и data, и его форма равна [num_partitions, (D)] + data.shape[partitions.rank:], где (D) — разряженное измерение, длина которого равна количеству срезов данных, объединенных для каждого partition. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/ragged/stack_dynamic_partitions