WindowDataset

सार्वजनिक अंतिम श्रेणी विंडोडेटासेट

(नेस्ट के) इनपुट तत्वों को विंडोज़ के (नेस्ट के) डेटासेट में संयोजित करता है।

एक "विंडो" `आकार` के फ्लैट तत्वों का एक सीमित डेटासेट है (या संभवतः कम अगर विंडो को भरने के लिए पर्याप्त इनपुट तत्व नहीं हैं और `drop_remainder` गलत पर मूल्यांकन करता है)।

`शिफ्ट` तर्क इनपुट तत्वों की संख्या निर्धारित करता है जिसके द्वारा विंडो प्रत्येक पुनरावृत्ति पर चलती है। `k`th विंडो में पहला तत्व तत्व होगा

1 + (k-1) * shift
इनपुट डेटासेट का. विशेष रूप से, पहली विंडो का पहला तत्व हमेशा इनपुट डेटासेट का पहला तत्व होगा।

यदि `स्ट्राइड` पैरामीटर 1 से अधिक है, तो प्रत्येक विंडो विंडो में दिखाई देने वाले प्रत्येक तत्व के बीच `(स्ट्राइड - 1)` इनपुट तत्वों को छोड़ देगी। आउटपुट विंडो में `स्ट्राइड` के मान की परवाह किए बिना अभी भी `आकार` तत्व शामिल होंगे।

'स्ट्राइड' तर्क इनपुट तत्वों की स्ट्राइड निर्धारित करता है, और 'शिफ्ट' तर्क विंडो की शिफ्ट निर्धारित करता है।

उदाहरण के लिए, `{...}` को डेटासेट का प्रतिनिधित्व करने देना:

- `tf.data.Dataset.range(7).window(2)` उत्पन्न करता है `{ {0, 1}, {2, 3}, {4, 5}, {6} }` - `tf.data. Dataset.range(7).window(3, 2, 1, True)` `{ {0, 1, 2}, {2, 3, 4}, {4, 5, 6} } ` - `tf. उत्पन्न करता है। data.Dataset.range(7).window(3, 1, 2, True)` उत्पन्न करता है `{ {0, 2, 4}, {1, 3, 5}, {2, 4, 6 } }`

ध्यान दें कि जब `विंडो` परिवर्तन नेस्टेड तत्वों के डेटासेट पर लागू किया जाता है, तो यह नेस्टेड विंडो का डेटासेट तैयार करता है।

उदाहरण के लिए:

- `tf.data.Dataset.from_tensor_slices((रेंज(4), रेंज(4))).window(2)` उत्पन्न करता है `{({0, 1}, {0, 1}), ({2, 3 }, {2, 3})} - `tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": रेंज(4)}).window(2)` उत्पन्न करता है `{ {"a": {0, 1} }, {"ए": {2, 3}} }`

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट < टीटाइप >
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थैतिक विंडोडेटासेट
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट, ऑपरेंड < TInt64 > साइज, ऑपरेंड <TInt64> शिफ्ट, ऑपरेंड <TInt64> स्ट्राइड, ऑपरेंड <TBool> ड्रॉपरिमेन्डर, लिस्ट<क्लास<? एक्सटेंडेड TType >> आउटपुटटाइप्स, लिस्ट< शेप > आउटपुटशेप्स)
एक नया विंडोडेटासेट ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <?>
सँभालना ()

विरासत में मिले तरीके

org.tensorflow.op.RawOp से
अंतिम बूलियन
बराबर (वस्तु वस्तु)
अंतिम अंतर
हैशकोड ()
संचालन
ऑप ()
गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग
स्ट्रिंग ()
बूलियन
बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>
गेटक्लास ()
int यहाँ
हैशकोड ()
अंतिम शून्य
सूचित करें ()
अंतिम शून्य
सभी को सूचित करें ()
डोरी
स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य
प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य
प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य
इंतज़ार ()
org.tensorflow.op.Op
सार निष्पादन वातावरण
एनवी ()
उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन
ऑप ()
गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।
org.tensorflow.Operand से
सार आउटपुट < टीटाइप >
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
सार टीटाइप
एस्टेंसर ()
इस ऑपरेंड पर टेंसर लौटाता है।
अमूर्त आकार
आकार ()
इस ऑपरेंड के Output द्वारा निर्दिष्ट टेंसर का (संभवतः आंशिक रूप से ज्ञात) आकार लौटाता है।
सार वर्ग < टीटाइप >
प्रकार ()
इस ऑपरेंड का टेंसर प्रकार लौटाता है
org.tensorflow.ndarray.Shaped
सार इंट
रैंक ()
अमूर्त आकार
आकार ()
अमूर्त लंबा
आकार ()
इस कंटेनर के कुल आकार की गणना करता है और मानों की संख्या में लौटाता है।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "विंडोडेटासेट"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट < TType > asOutput ()

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 विंडोडेटासेट बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट, ऑपरेंड < TInt64 > आकार, ऑपरेंड < TInt64 > शिफ्ट, ऑपरेंड < TInt64 > स्ट्राइड, ऑपरेंड <TBool> ड्रॉपरिमेन्डर, सूची<क्लास<? विस्तारित TType >> आउटपुट प्रकार, सूची < आकार > आउटपुट आकार)

एक नया विंडोडेटासेट ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
आकार एक पूर्णांक अदिश, एक विंडो में संयोजित करने के लिए इनपुट डेटासेट के तत्वों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है। सकारात्मक होना चाहिए.
बदलाव एक पूर्णांक अदिश, इनपुट तत्वों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है जिसके द्वारा विंडो प्रत्येक पुनरावृत्ति में चलती है। डिफ़ॉल्ट `आकार` है। सकारात्मक होना चाहिए.
छलांग एक पूर्णांक अदिश, स्लाइडिंग विंडो में इनपुट तत्वों की प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। सकारात्मक होना चाहिए. 1 के डिफ़ॉल्ट मान का अर्थ है "प्रत्येक इनपुट तत्व को बनाए रखें"।
ड्रॉपशेष एक बूलियन स्केलर, यह दर्शाता है कि यदि अंतिम विंडो का आकार `window_size` से छोटा है तो उसे हटा दिया जाना चाहिए या नहीं।
रिटर्न
  • विंडोडेटासेट का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <?> हैंडल ()