tf.sets.intersection
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Вычислить пересечение множеств элементов в последнем измерении a и b.
tf.sets.intersection(
a, b, validate_indices=True
)
Все измерения, кроме последнего, в a и b должны совпадать.
Пример:
import tensorflow as tf
import collections
# Represent the following array of sets as a sparse tensor:
# a = np.array([[{1, 2}, {3}], [{4}, {5, 6}]])
a = collections.OrderedDict([
((0, 0, 0), 1),
((0, 0, 1), 2),
((0, 1, 0), 3),
((1, 0, 0), 4),
((1, 1, 0), 5),
((1, 1, 1), 6),
])
a = tf.sparse.SparseTensor(list(a.keys()), list(a.values()),
dense_shape=[2,2,2])
# b = np.array([[{1}, {}], [{4}, {5, 6, 7, 8}]])
b = collections.OrderedDict([
((0, 0, 0), 1),
((1, 0, 0), 4),
((1, 1, 0), 5),
((1, 1, 1), 6),
((1, 1, 2), 7),
((1, 1, 3), 8),
])
b = tf.sparse.SparseTensor(list(b.keys()), list(b.values()),
dense_shape=[2, 2, 4])
# `tf.sets.intersection` is applied to each aligned pair of sets.
tf.sets.intersection(a, b)
# The result will be equivalent to either of:
#
# np.array([[{1}, {}], [{4}, {5, 6}]])
#
# collections.OrderedDict([
# ((0, 0, 0), 1),
# ((1, 0, 0), 4),
# ((1, 1, 0), 5),
# ((1, 1, 1), 6),
# ])
| Аргументы | |
|---|---|
a | Tensor или SparseTensor того же типа, что и b. Если разреженное, индексы должны быть отсортированы в порядке следования строк. |
b | Tensor или SparseTensor того же типа, что и a. Если разреженное, индексы должны быть отсортированы в порядке следования строк. |
validate_indices | Требуется ли проверять порядок и диапазон разреженных индексов в a и b. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A SparseTensor с рангом, совпадающим с рангом a и b, и всеми измерениями, кроме последнего, совпадающими. Элементы вдоль последнего измерения содержат пересечения. |
© 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/sets/intersection