'RaggedTensor'를 'variant' Tensor로 인코딩합니다.
주어진 'RaggedTensor'를 인코딩하고 '변형' Tensor를 반환합니다. `batched_input`이 True인 경우 입력 `RaggedTensor`는 0번째 차원을 따라 배치 해제되고, 각 구성요소 `RaggedTensor`는 스칼라 `variant` Tensor로 인코딩되며, 이들은 1차원 `variant` Tensor를 반환하기 위해 누적됩니다. . `batched_input`이 False인 경우 입력 `RaggedTensor`는 있는 그대로 인코딩되고 스칼라 `variant` Tensor가 반환됩니다. `RaggedTensor`는 `RaggedTensor`의 분할 및 값 Tensor를 포함하는 `ragged_rank + 1` 요소가 있는 1-D `variant` Tensor를 먼저 생성하여 인코딩됩니다. 그런 다음 1차원 '변형' 텐서는 스칼라 '변형' 텐서로 래핑됩니다. 해당 디코딩 논리는 'RaggedTensorFromVariant'를 참조하세요.
공개 방법
<객체> 출력 | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
static <T는 Number, U를 확장합니다> RaggedTensorToVariant | |
출력 <?> | 인코딩된 비정형 () 인코딩된 `RaggedTensor`를 포함하는 `변형` Tensor입니다. |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <Object> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 RaggedTensorToVariant 생성 ( 범위 범위, Iterable< Operand <T>> rtNestedSplits, Operand <U> rtDenseValues, Boolean batedInput)
새로운 RaggedTensorToVariant 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
rt중첩 분할 | 입력 'RaggedTensor'의 분할을 나타내는 하나 이상의 Tensor 목록입니다. |
rtDense값 | 입력 'RaggedTensor'의 값을 나타내는 Tensor입니다. |
일괄 입력 | 입력이 일괄 처리된 `RaggedTensor`인지 여부를 나타내는 `bool`입니다. |
보고
- RaggedTensorToVariant의 새로운 인스턴스