Przeplataj wartości z tensorów „danych” w pojedynczy tensor.
Tworzy połączony tensor w taki sposób, że
merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
Na przykład, jeśli każdy `indeksy[m]` jest skalarny lub wektorowy, mamy # Scalar indices:
merged[indices[m], ...] = data[m][...]
# Vector indices:
merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
Każdy `data[i].kształt` musi zaczynać się od odpowiednich `indeksu[i). kształt”, a reszta „danych[i].kształt” musi być stała wrt „i”. Oznacza to, że musimy mieć `dane[i].kształt = indeksy[i].kształt + stała”. W odniesieniu do tej „stałej” kształt wyjściowy wynosimerged.shape = [max(indeksy) + 1] + stała
Wartości są łączone w kolejności, więc jeśli indeks pojawia się zarówno w `indices[m][i]`, jak i `indices[n][j]` dla `(m,i) < (n,j)`, wycinek `data W połączonym wyniku pojawi się [n][j]`. Jeśli nie potrzebujesz tej gwarancji, ParallelDynamicStitch może działać lepiej na niektórych urządzeniach.
Na przykład:
indices[0] = 6
indices[1] = [4, 1]
indices[2] = [[5, 2], [0, 3]]
data[0] = [61, 62]
data[1] = [[41, 42], [11, 12]]
data[2] = [[[51, 52], [21, 22]], [[1, 2], [31, 32]]]
merged = [[1, 2], [11, 12], [21, 22], [31, 32], [41, 42],
[51, 52], [61, 62]]
Tej metody można użyć do łączenia partycji utworzonych przez `dynamiczną partycję`, jak pokazano na poniższym przykładzie: # Apply function (increments x_i) on elements for which a certain condition
# apply (x_i != -1 in this example).
x=tf.constant([0.1, -1., 5.2, 4.3, -1., 7.4])
condition_mask=tf.not_equal(x,tf.constant(-1.))
partitioned_data = tf.dynamic_partition(
x, tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2)
partitioned_data[1] = partitioned_data[1] + 1.0
condition_indices = tf.dynamic_partition(
tf.range(tf.shape(x)[0]), tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2)
x = tf.dynamic_stitch(condition_indices, partitioned_data)
# Here x=[1.1, -1., 6.2, 5.3, -1, 8.4], the -1. values remain
# unchanged.
![](https://tensorflow.google.cn/images/DynamicStitch.png?authuser=3&hl=pl)
Metody publiczne
Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
statyczny <T> DynamicStitch <T> | |
Wyjście <T> | połączone () |
Metody dziedziczone
Metody publiczne
publiczne wyjście <T> asOutput ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.
public static DynamicStitch <T> utwórz (zakres zakresu , indeksy Iterable< Operand <Integer>>, dane Iterable< Operand <T>>)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację DynamicStitch.
Parametry
zakres | aktualny zakres |
---|
Zwroty
- nowa instancja DynamicStitch