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] сформирована путём объединения всех срезов data[j1...jN] таких, что partitions[j1...jN] = i. Срезы data объединяются в порядке следования 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 | Tensor или RaggedTensor содержащий значения для объединения. |
partitions | int32 или int64 Tensor или RaggedTensor определяющий разбиение, к которому должен быть добавлен каждый срез data . partitions.shape должно быть префиксом data.shape. Значения должны быть больше или равны нулю и меньше num_partitions. partitions не обязательно должен быть отсортирован. |
num_partitions | int32 или int64 скаляр, определяющий количество разделов на выходе. Это определяет количество строк в output. |
name | Префикс имени возвращаемого тензора (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
RaggedTensor содержащий объединённые разделы. Возвращаемый тензор имеет тот же тип данных, что и data, и его форма [num_partitions, (D)] + data.shape[partitions.rank:], где (D) является разряжённым измерением, длина которого равна количеству объединённых срезов данных для каждого partition. |
© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/ragged/stack_dynamic_partitions