Mengkodekan `RaggedTensor` menjadi `varian` Tensor.
Mengkodekan `RaggedTensor` yang diberikan dan mengembalikan Tensor `varian`. Jika `batched_input` adalah True, maka input `RaggedTensor` tidak di-batch sepanjang dimensi ke-nol, setiap komponen `RaggedTensor` dikodekan menjadi Tensor `varian` skalar, dan ini ditumpuk untuk mengembalikan Tensor `varian` 1-D . Jika `batched_input` salah, maka input `RaggedTensor` dikodekan apa adanya dan skalar `variant` Tensor dikembalikan. `RaggedTensor` dienkode dengan terlebih dahulu membuat Tensor `varian` 1-D dengan elemen `ragged_rank + 1`, yang berisi pemisahan dan nilai Tensor dari `RaggedTensor`. Kemudian Tensor `varian` 1-D dibungkus dalam Tensor `varian` skalar. Lihat `RaggedTensorFromVariant` untuk logika decoding yang sesuai.
Metode Publik
Output <Object> | asOutput () Mengembalikan pegangan simbolis tensor. |
statis <T meluas Nomor, U> RaggedTensorToVariant | |
Output <?> | encodedRagged () Tensor `varian` yang berisi `RaggedTensor` yang dienkode. |
Metode yang Diwarisi
Metode Publik
publik Keluaran <Object> asOutput ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static RaggedTensorToVariant membuat ( Scope lingkup, Iterable < Operan <T >> rtNestedSplits, Operan <U> rtDenseValues, Boolean batchedInput)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi RaggedTensorToVariant baru.
Parameter
cakupan | lingkup saat ini |
---|---|
rtNestedSplits | Daftar satu atau beberapa Tensor yang mewakili pemisahan input `RaggedTensor`. |
rtNilai Padat | Tensor yang mewakili nilai input `RaggedTensor`. |
masukan berkelompok | Sebuah `bool` yang menunjukkan apakah input adalah `RaggedTensor` batch. |
Kembali
- contoh baru dari RaggedTensorToVariant