সতর্কতা: প্রতিস্থাপন স্থিতিশীল হওয়ার পরে এই API টি অবচয় করা হয়েছে এবং টেনসরফ্লোয়ের ভবিষ্যতের সংস্করণে সরানো হবে।

DynamicStitch

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস ডায়নামিকস্টিচ

`ডেটা` টেনসর থেকে মানগুলি একক টেনসরে বিভক্ত করুন।

একীভূত টেনসর তৈরি করে যেমন

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
 
উদাহরণস্বরূপ, যদি প্রতিটি `সূচক [এম]` স্কেলার বা ভেক্টর হয় তবে আমাদের প্রতিটি বিডাক্ট [i]। শাপ` অবশ্যই সংশ্লিষ্ট `সূচকগুলি দিয়ে শুরু করতে হবে [i]। শেপ, এবং বাকী `ডেটা [i]। আকারগুলি অবশ্যই ধ্রুবক কব্জি` i` হওয়া উচিত ` এটি হ'ল আমাদের অবশ্যই `ডেটা [i]। আকার = সূচকগুলি [i]। শেপ + ধ্রুবক` থাকতে হবে` এই "ধ্রুবক" এর নিরিখে আউটপুট আকার shape

মার্জড.শ্যাপ = [সর্বাধিক (সূচক)] + ধ্রুবক

মানগুলি ক্রমে মিশে গেছে, সুতরাং যদি কোনও সূচক উভয় `সূচক [এম] [i]` এবং `(এম, আই) <(এন, জে)` স্লাইস `ডেটার জন্য সূচকগুলি [এন] [জে] in প্রদর্শিত হয় [n] [j] the মার্জ হওয়া ফলাফলে উপস্থিত হবে। আপনার যদি এই গ্যারান্টিটির প্রয়োজন না হয় তবে প্যারালালডাইনামিকস্টিচ কিছু ডিভাইসে আরও ভাল পারফর্ম করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ:

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]]
 
নিম্নলিখিত পদ্ধতিতে চিত্রিত হিসাবে on ডায়নামিক_ পার্টিশন` দ্বারা নির্মিত পার্টিশনগুলি মার্জ করার জন্য এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করা যেতে পারে:
# 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.
 

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <টি>
আউটপুট ()
একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্থিতিশীল <T> ডায়নামিকস্টিচ <টি>
তৈরি করার সুযোগ ( স্কোপ স্কোপ, আইটেবল <অপেরেন্ড < আইটেঞ্জার >> সূচকগুলি, পরিবেশনযোগ্য < অপারেণ্ড <T>> ডেটা)
একটি নতুন ডায়নামিকস্টিচ অপারেশন মোড়ানো একটি শ্রেণি তৈরির জন্য কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <টি>

উত্তরাধিকারী পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

টেনসরফ্লো অপারেশনের ইনপুটগুলি অন্য টেনসরফ্লো অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রাপ্ত করতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটটির গণনা উপস্থাপন করে।

সর্বজনীন স্ট্যাটিক ডায়নামিকস্টিচ <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, আইটেবল < অপারেণ্ড <Integer>> সূচকগুলি, পরিবেশনযোগ্য < অপারেণ্ড <T>> ডেটা)

একটি নতুন ডায়নামিকস্টিচ অপারেশন মোড়ানো একটি শ্রেণি তৈরির জন্য কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ফিরে আসে
  • ডায়নামিকস্টিচের একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> মার্জড ()