tf.ragged.map_flat_values

Применяет op к flat_values одному или нескольким RaggedTensor.

tf.ragged.map_flat_values(
    op, *args, **kwargs
)

Заменяет любые RaggedTensor в args или kwargs на его flat_values тензор (который сворачивает все разряженные измерения), а затем вызывает op. Возвращает RaggedTensor, который создаётся из входных RaggedTensor и значения, возвращённого op.

Если входные аргументы содержат несколько RaggedTensors, то они должны иметь одинаковые nested_row_splits.

Это операция обычно используется для применения поэлементных операций к каждому значению в RaggedTensor.

Примеры:

rt = tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [], [4, 5], [6]])
tf.ragged.map_flat_values(tf.ones_like, rt)
<tf.RaggedTensor [[1, 1, 1], [], [1, 1], [1]]>
tf.ragged.map_flat_values(tf.multiply, rt, rt)
<tf.RaggedTensor [[1, 4, 9], [], [16, 25], [36]]>
tf.ragged.map_flat_values(tf.add, rt, 5)
<tf.RaggedTensor [[6, 7, 8], [], [9, 10], [11]]>

Пример с операцией, не являющейся поэлементной (обратите внимание, что map_flat_values и map_fn возвращают разные результаты):

rt = tf.ragged.constant([[1.0, 3.0], [], [3.0, 6.0, 3.0]])
def normalized(x):
  return x / tf.reduce_sum(x)
tf.ragged.map_flat_values(normalized, rt)
<tf.RaggedTensor [[0.0625, 0.1875], [], [0.1875, 0.375, 0.1875]]>
tf.map_fn(normalized, rt)
<tf.RaggedTensor [[0.25, 0.75], [], [0.25, 0.5, 0.25]]>