DynamicStitch

classe final pública DynamicStitch

Intercalar os valores dos tensores `data` em um único tensor.

Constrói um tensor mesclado tal que

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
 

Por exemplo, se cada `indices[m]` for escalar ou vetorial, temos

# Scalar indices:
     merged[indices[m], ...] = data[m][...]
 
     # Vector indices:
     merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
 

Cada `data[i].shape` deve começar com os `indices[i] correspondentes. shape`, e o resto de `data[i].shape` deve ser constante wrt `i`. Ou seja, devemos ter `data[i].shape = indices[i].shape + constant`. Em termos desta `constante`, a forma de saída é

merged.shape = [max(índices)] + constante

Os valores são mesclados em ordem, portanto, se um índice aparecer em ambos `indices[m][i]` e `indices[n][j]` para `(m,i) < (n,j)` a fatia `data [n][j]` aparecerá no resultado mesclado. Se você não precisar dessa garantia, o ParallelDynamicStitch poderá ter um desempenho melhor em alguns dispositivos.

Por exemplo:

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]]
 

Este método pode ser usado para mesclar partições criadas por `dynamic_partition` conforme ilustrado no exemplo a seguir:

# 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.
 

Métodos públicos

Saída <T>	comoSaída () Retorna o identificador simbólico de um tensor.
estático <T> Ponto Dinâmico <T>	create ( Escopo do escopo, Iterable< Operando <Integer>> índices, Iterable< Operando <T>> dados) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação DynamicStitch.
Saída <T>	mesclado ()

Métodos Herdados

Da classe org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano final	igual a (objeto obj)
final int	código de hash ()
Operação	op () Retorna a Operation subjacente
String final	toString ()

Da classe java.lang.Object

boleano	igual a (objeto arg0)
Aula final<?>	getClass ()
int	código de hash ()
vazio final	notifique ()
vazio final	notifiqueTodos ()
Corda	toString ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Da interface org.tensorflow.Operand

Saída abstrata <T>

comoSaída () Retorna o identificador simbólico de um tensor.

Métodos públicos

Public Output <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static DynamicStitch <T> create ( Escopo do escopo, Iterable< Operando <Integer>> índices, Iterable< Operando <T>> dados)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação DynamicStitch.

Parâmetros

alcance	escopo atual

Devoluções

• uma nova instância do DynamicStitch

Saída pública <T> mesclada ()