संख्याओं के निर्दिष्ट अनुक्रम वाला `RaggedTensor` लौटाता है।
`rt_dense_values` और `rt_nested_splits` से बना `RaggedTensor` `result` लौटाता है, जैसे कि `result[i] = रेंज(शुरू होता है[i], सीमाएं[i], deltas[i])`।
(rt_nested_splits, rt_dense_values) = ragged_range(
starts=[2, 5, 8], limits=[3, 5, 12], deltas=1)
result = tf.ragged.from_row_splits(rt_dense_values, rt_nested_splits)
print(result)
<tf.RaggedTensor [[2], [], [8, 9, 10, 11]] >
इनपुट टेंसर `प्रारंभ`, `सीमा`, और `डेल्टा` स्केलर या वैक्टर हो सकते हैं। सभी वेक्टर इनपुट का आकार समान होना चाहिए। स्केलर इनपुट वेक्टर इनपुट के आकार से मेल खाने के लिए प्रसारित किए जाते हैं। सार्वजनिक तरीके
स्थिर <टी संख्या बढ़ाता है> रैग्डरेंज <लंबा, टी> | |
स्थिर <यू संख्या बढ़ाता है, टी संख्या बढ़ाता है> रैग्डरेंज <यू, टी> | |
आउटपुट <T> | rtDenseValues () लौटाए गए `RaggedTensor` के लिए `flat_values`। |
आउटपुट <यू> | rtNestedSplits () लौटाए गए `RaggedTensor` के लिए `row_splits`। |
विरासत में मिले तरीके
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक रैग्डरेंज <लॉन्ग, टी> क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> प्रारंभ, ऑपरेंड <टी> सीमाएं, ऑपरेंड <टी> डेल्टा)
डिफ़ॉल्ट आउटपुट प्रकारों का उपयोग करके एक नए RaggedRange ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
प्रारंभ होगा | प्रत्येक श्रेणी की शुरुआत. |
सीमा | प्रत्येक श्रेणी की सीमाएँ. |
डेल्टा | प्रत्येक श्रेणी का डेल्टा. |
रिटर्न
- रैग्डरेंज का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक रैग्डरेंज <यू, टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> प्रारंभ, ऑपरेंड <टी> सीमाएं, ऑपरेंड <टी> डेल्टा, क्लास<यू> टीस्प्लिट्स)
एक नए RaggedRange ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
प्रारंभ होगा | प्रत्येक श्रेणी की शुरुआत. |
सीमा | प्रत्येक श्रेणी की सीमाएँ. |
डेल्टा | प्रत्येक श्रेणी का डेल्टा. |
रिटर्न
- रैग्डरेंज का एक नया उदाहरण