`रैग्डटेन्सर` को `वेरिएंट` टेंसर में एनकोड करता है।
दिए गए `RaggedTensor` को एनकोड करता है और एक `वेरिएंट` Tensor लौटाता है। यदि `batched_input` सत्य है, तो इनपुट `RaggedTensor` को शून्य-वें आयाम के साथ अनबैच किया गया है, प्रत्येक घटक `RaggedTensor` को एक स्केलर `variant` Tensor में एन्कोड किया गया है, और इन्हें 1-D `variant` Tensor वापस करने के लिए स्टैक किया गया है . यदि `batched_input` गलत है, तो इनपुट `RaggedTensor` को वैसे ही एनकोड किया जाता है और एक स्केलर `वैरिएंट` Tensor वापस कर दिया जाता है। एक `RaggedTensor` को पहले `Ragged_rank + 1` तत्वों के साथ 1-डी `वेरिएंट` Tensor बनाकर एन्कोड किया गया है, जिसमें `RaggedTensor` के विभाजन और मान Tensors शामिल हैं। फिर 1-डी `वेरिएंट` टेन्सर को एक स्केलर `वेरिएंट` टेन्सर में लपेटा जाता है। संबंधित डिकोडिंग तर्क के लिए `RaggedTensorFromVariant` देखें।
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <ऑब्जेक्ट> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <T संख्या बढ़ाता है, U> RaggedTensorToVariant | |
आउटपुट <?> | एन्कोडेडरैग्ड () एक `वेरिएंट` टेंसर जिसमें एन्कोडेड `रैग्डटेन्सर` शामिल है। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <ऑब्जेक्ट> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक RaggedTensorToVariant बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <T>> rtNestedSplits, ऑपरेंड <U> rtDenseValues, बूलियन बैच इनपुट)
एक नए RaggedTensorToVariant ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
rtNestedSplits | इनपुट `रैग्डटेन्सर` के विभाजन का प्रतिनिधित्व करने वाले एक या अधिक टेंसर की सूची। |
rtDenseValues | एक टेंसर इनपुट `रैग्डटेन्सर` के मानों का प्रतिनिधित्व करता है। |
बैच इनपुट | एक `बूल` यह दर्शाता है कि इनपुट एक बैच `रैग्डटेन्सर` है या नहीं। |
रिटर्न
- RaggedTensorToVariant का एक नया उदाहरण