ParallelDynamicStitch

clase final pública ParallelDynamicStitch

Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.

Construye un tensor fusionado tal que 

merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
Por ejemplo, si cada `índices[m]` es escalar o vectorial, tenemos 
# Scalar indices:
     merged[indices[m], ...] = data[m][...]
 
     # Vector indices:
     merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
Cada `datos[i].forma` debe comenzar con los `índices[i] correspondientes. forma`, y el resto de `datos[i].forma` debe ser constante frente a `i`. Es decir, debemos tener `datos[i].forma = índices[i].forma + constante`. En términos de esta "constante", la forma de salida es

fusionada.forma = [max(índices)] + constante

Los valores se pueden fusionar en paralelo, por lo que si aparece un índice tanto en "índices [m] [i]" como en "índices [n] [j]", el resultado puede no ser válido. Esto difiere del operador DynamicStitch normal que define el comportamiento en ese caso.

Por ejemplo: 

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 se puede utilizar para fusionar particiones creadas por `dynamic_partition` como se ilustra en el siguiente ejemplo: 
# 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.

Constantes

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estático <T extiende TType > ParallelDynamicStitch <T>
crear ( alcance alcance, Iterable< Operando < TInt32 >> índices, Iterable< Operando <T>> datos)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParallelDynamicStitch.
Salida <T>
fusionado ()

Métodos heredados

Constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "ParallelDynamicStitch"

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static ParallelDynamicStitch <T> crear ( alcance alcance, Iterable< Operando < TInt32 >> índices, Iterable< Operando <T>> datos)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParallelDynamicStitch.

Parámetros
alcance alcance actual
Devoluciones
  • una nueva instancia de ParallelDynamicStitch

Salida pública <T> fusionada ()