LoadAndRemapMatrix

공개 최종 클래스 LoadAndRemapMatrix

체크포인트에서 이름이 `old_tensor_name`인 2차원(행렬) `Tensor`를 로드합니다.

`ckpt_path`에 있으며 잠재적으로 지정된 재매핑을 사용하여 행과 열의 순서를 변경합니다.

대부분의 사용자는 이 함수 대신 래퍼 초기화 프로그램(예: `tf.contrib.framework.load_and_remap_matrix_initializer`) 중 하나를 사용해야 합니다.

리매핑은 다음 속성을 가진 1차원 텐서입니다.

  • `row_remapping`에는 정확히 `num_rows` 항목이 있어야 합니다. 출력 행렬의 `i` 행은 체크포인트의 이전 `Tensor`에 있는 `row_remapping[i]` 인덱스에 해당하는 행에서 초기화됩니다.
  • `col_remapping`에는 0개 항목(열 재정렬이 필요하지 않음을 나타냄) 또는 `num_cols` 항목이 있어야 합니다. 지정된 경우 출력 행렬의 'j' 열은 체크포인트의 이전 'Tensor'에 있는 인덱스 'col_remapping[j]'에 해당하는 열에서 초기화됩니다.
  • 다시 매핑 중 하나에서 -1 값은 "누락" 항목을 나타냅니다. 이 경우 'initializing_values' 텐서의 값은 누락된 행이나 열을 채우는 데 사용됩니다. `row_remapping`에 `r` 누락 항목이 있고 `col_remapping`에 `c` 누락 항목이 있는 경우 다음 조건이 true여야 합니다.
`(r * num_cols) + (c * num_rows) - (r * c) == len(initializing_values)`

리매핑 텐서는 생성VocabRemapping 작업을 사용하여 생성할 수 있습니다.

예를 들어, row_remapping = [1, 0, -1], col_remapping = [0, 2, -1], 초기화_값 = [0.5, -0.5, 0.25, -0.25, 42] 및 w(i, j) 체크포인트에 있는 이전 텐서의 i행, j열의 값을 나타내는 출력 행렬은 다음과 같습니다.

[[w(1, 0), w(1, 2), 0.5], [w(0, 0), w(0, 2), -0.5], [0.25, -0.25, 42]]

중첩 클래스

수업 LoadAndRemapMatrix.Options LoadAndRemapMatrix 의 선택적 속성

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 < TFloat32 >
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 LoadAndRemapMatrix
생성 ( 범위 범위, Operand < TString > ckptPath, Operand < TString > oldTensorName, Operand < TInt64 > rowRemapping, Operand < TInt64 > colRemapping, Operand < TFloat32 > 초기화 값, Long numRows, Long numCols, 옵션... 옵션)
새로운 LoadAndRemapMatrix 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 LoadAndRemapMatrix.Options
maxRowsInMemory (긴 maxRowsInMemory)
출력 < TFloat32 >
출력 매트릭스 ()
체크포인트에서 로드된 기존 값과 초기화_값에서 채워진 누락된 값이 포함된 출력 행렬입니다.

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서
최종 부울
같음 (객체 객체)
최종 정수
작업
op ()
이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
최종 문자열
부울
같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>
getClass ()
정수
해시 코드 ()
최종 무효
알림 ()
최종 무효
통지모두 ()
toString ()
최종 무효
대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효
기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효
기다리다 ()
org.tensorflow.op.Op 에서
추상 실행환경
환경 ()
이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업
op ()
이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
org.tensorflow.Operand 에서
추상 출력 < TFloat32 >
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
추상 TFloat32
텐서 ()
이 피연산자의 텐서를 반환합니다.
추상 모양
모양 ()
이 피연산자의 Output 에서 ​​참조하는 텐서의 (아마도 부분적으로 알려진) 모양을 반환합니다.
추상 클래스< TFloat32 >
유형 ()
이 피연산자의 텐서 유형을 반환합니다.
org.tensorflow.ndarray.Shaped 에서
추상 정수
순위 ()
추상 모양
모양 ()
추상적인 긴
사이즈 ()
이 컨테이너의 전체 크기를 값 개수로 계산하고 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "LoadAndRemapMatrix"

공개 방법

공개 출력 < TFloat32 > asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static LoadAndRemapMatrix create ( Scope 범위, Operand < TString > ckptPath, Operand < TString > oldTensorName, Operand < TInt64 > rowRemapping, Operand < TInt64 > colRemapping, Operand < TFloat32 > 초기화값, Long numRows, Long numCols, 옵션... 옵션)

새로운 LoadAndRemapMatrix 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
ckpt경로 이전 행렬 `Tensor`가 로드될 TensorFlow 체크포인트(버전 2, `TensorBundle`)에 대한 경로입니다.
oldTensor이름 체크포인트에서 로드할 2차원 'Tensor'의 이름입니다.
행재매핑 행 재매핑의 정수 `Tensor`(일반적으로 `generate_vocab_remapping`에 의해 생성됨). 행 재매핑이 필요하지 않더라도 이는 여전히 인덱스 값 Tensor(예: [0, 1, 2, ...])이거나 이동된 인덱스 값 'Tensor'(예: [8, 9, 10, ...], 분할된 '변수'의 경우).
col재매핑 열 재매핑의 int `Tensor`(일반적으로 `generate_vocab_remapping`에 의해 생성됨). 행 재매핑만 수행하려는 경우 크기가 0인 `Tensor`일 수 있습니다(예: 열 순서가 동일함).
값 초기화 체크포인트에서 로드되지 않은 출력 행렬의 셀에 채울 값이 포함된 부동 'Tensor'입니다. 길이는 누락/새 셀 수와 정확히 동일해야 합니다.
행 수 출력 행렬의 행 수(첫 번째 차원의 길이)입니다.
numCols 출력 행렬의 열 수(2차원 길이)입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • LoadAndRemapMatrix의 새 인스턴스

공개 정적 LoadAndRemapMatrix.Options maxRowsInMemory (Long maxRowsInMemory)

매개변수
maxRowsInMemory 체크포인트에서 한 번에 로드할 최대 행 수입니다. 0보다 작거나 같으면 전체 행렬이 메모리에 로드됩니다. 이 인수를 설정하면 메모리 사용량을 낮추기 위해 디스크 읽기를 늘립니다.

공개 출력 < TFloat32 > outputMatrix ()

체크포인트에서 로드된 기존 값과 초기화_값에서 채워진 누락된 값이 포함된 출력 행렬입니다.