LoadAndRemapMatrix

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস LoadAndRemapMatrix

চেকপয়েন্ট থেকে একটি 2-ডি (ম্যাট্রিক্স) `টেনসর` লোড করে যার নাম `পুরাতন_টেনসর_নাম`

`ckpt_path` এ এবং সম্ভাব্যভাবে নির্দিষ্ট রিম্যাপিং ব্যবহার করে এর সারি এবং কলামগুলিকে পুনর্বিন্যাস করে।

বেশিরভাগ ব্যবহারকারীর সরাসরি এই ফাংশনের পরিবর্তে একটি র্যাপার ইনিশিয়ালাইজার (যেমন `tf.contrib.framework.load_and_remap_matrix_initializer`) ব্যবহার করা উচিত।

রিম্যাপিংগুলি হল 1-D টেনসর যার নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি রয়েছে:

• `সারি_রিম্যাপিং`-এ অবশ্যই ঠিক `সংখ্যা_সারি` এন্ট্রি থাকতে হবে। আউটপুট ম্যাট্রিক্সের সারি `i` চেকপয়েন্ট থেকে পুরানো `টেনসর`-এ সূচক `সারি_রিম্যাপিং[i]` এর সাথে সম্পর্কিত সারি থেকে আরম্ভ করা হবে।
• `col_remapping`-এ অবশ্যই 0টি এন্ট্রি থাকতে হবে (ইঙ্গিত করে যে কোনো কলাম পুনর্বিন্যাস প্রয়োজন নেই) অথবা `num_cols` এন্ট্রি। নির্দিষ্ট করা থাকলে, আউটপুট ম্যাট্রিক্সের কলাম `j` চেকপয়েন্ট থেকে পুরানো `টেনসর`-এ সূচক `col_remapping[j]` এর সাথে সম্পর্কিত কলাম থেকে আরম্ভ করা হবে।
• রিম্যাপিং-এর যেকোনো একটিতে -1 এর মান একটি "অনুপস্থিত" এন্ট্রি নির্দেশ করে৷ সেক্ষেত্রে, অনুপস্থিত সারি বা কলাম পূরণ করতে `initializing_values` টেনসরের মান ব্যবহার করা হবে। যদি `সারি_রিম্যাপিং`-এ `r` অনুপস্থিত এন্ট্রি থাকে এবং `col_remapping`-এ `c` অনুপস্থিত এন্ট্রি থাকে, তাহলে নিম্নলিখিত শর্ত অবশ্যই সত্য হতে হবে:

`(r * num_cols) + (c * num_rows) - (r * c) == len(initializing_values)`

GenerateVocabRemapping op ব্যবহার করে রিম্যাপিং টেনসর তৈরি করা যেতে পারে।

উদাহরণ হিসেবে, row_remapping = [1, 0, -1], col_remapping = [0, 2, -1], initializing_values ​​= [0.5, -0.5, 0.25, -0.25, 42], এবং w(i, j) চেকপয়েন্টে পুরানো টেনসরের সারি i, কলাম j থেকে মানের প্রতিনিধিত্ব করে, আউটপুট ম্যাট্রিক্স নিচের মত দেখাবে:

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

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস

LoadAndRemapMatrix.Options

LoadAndRemapMatrix এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

ধ্রুবক

স্ট্রিং

OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট < TFloat32 >	আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক LoadAndRemapMatrix	তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড < TString > ckptPath, Operand < TString > oldTensorName, Operand < TInt64 > rowRemapping, Operand < TInt64 > colRemapping, Operand < TFloat32 > initializingValues, Long numRows, Options... ) একটি নতুন LoadAndRemapMatrix অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক LoadAndRemapMatrix.Options	maxRowsInMemory (লং maxRowsInMemory)
আউটপুট < TFloat32 >	আউটপুটম্যাট্রিক্স () চেকপয়েন্ট থেকে লোড করা বিদ্যমান মান সহ আউটপুট ম্যাট্রিক্স, এবং কোনো অনুপস্থিত মান সহ initiizing_values ​​থেকে পূরণ করা হয়েছে।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

org.tensorflow.op.RawOp ক্লাস থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
চূড়ান্ত int	হ্যাশ কোড ()
অপারেশন	অপ () একটি একক Operation হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।
চূড়ান্ত স্ট্রিং	স্ট্রিং ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	স্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

ইন্টারফেস org.tensorflow.op.Op থেকে

বিমূর্ত মৃত্যুদন্ড পরিবেশ	env () এই অপারেটিং সিস্টেম তৈরি করা হয়েছিল সেই এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট ফিরিয়ে দিন।
বিমূর্ত অপারেশন	অপ () একটি একক Operation হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।

ইন্টারফেস org.tensorflow.Operand থেকে

বিমূর্ত আউটপুট < TFloat32 >	আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
বিমূর্ত TFloat32	টেনসর হিসাবে () এই অপারেন্ডে টেনসর রিটার্ন করে।
বিমূর্ত আকৃতি	আকৃতি () এই অপারেন্ডের Output দ্বারা উল্লেখিত টেনসরের (সম্ভবত আংশিক পরিচিত) আকৃতি প্রদান করে।
বিমূর্ত ক্লাস< TFloat32 >	প্রকার () এই অপারেন্ডের টেনসরের ধরন প্রদান করে

ইন্টারফেস org.tensorflow.ndarray.Shaped থেকে

বিমূর্ত int	পদমর্যাদা ()
বিমূর্ত আকৃতি	আকৃতি ()
বিমূর্ত দীর্ঘ	আকার () মানের সংখ্যায় এই পাত্রের মোট আকার গণনা করে এবং ফেরত দেয়।

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "LoadAndRemapMatrix"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট < TFloat32 > asOutput ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক LoadAndRemapMatrix তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand < TString > ckptPath, Operand < TString > oldTensorName, Operand < TInt64 > rowRemapping, Operand < TInt64 > colRemapping, Operand < TFloat32 > অপশন, লংকোন অপশন, লংকোন অপশন, লংকোশন )

একটি নতুন LoadAndRemapMatrix অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
ckptPath	টেনসরফ্লো চেকপয়েন্টের পাথ (সংস্করণ 2, `টেনসরবান্ডেল`) যেখান থেকে পুরানো ম্যাট্রিক্স `টেনসর` লোড করা হবে।
পুরাতন টেনসর নাম	চেকপয়েন্ট থেকে লোড করার জন্য 2-D `টেনসর` এর নাম।
rowRemapping	সারি রিম্যাপিংয়ের একটি int `টেনসর` (সাধারণত `generate_vocab_remapping` দ্বারা তৈরি)। কোনো সারি রিম্যাপিংয়ের প্রয়োজন না থাকলেও, এটি অবশ্যই একটি সূচক-মূল্যবান টেনসর হতে হবে (যেমন [0, 1, 2, ...]), অথবা একটি স্থানান্তরিত সূচক-মূল্যবান `টেনসর` (যেমন [8, 9, 10, ...], বিভক্ত `ভেরিয়েবল` এর জন্য)।
colRemapping	কলাম রিম্যাপিংয়ের একটি int `টেনসর` (সাধারণত `generate_vocab_remapping` দ্বারা তৈরি)। একটি আকার-0 `টেনসর` হতে পারে যদি শুধুমাত্র সারি রিম্যাপিং করা হয় (যেমন কলামের ক্রম একই)।
প্রারম্ভিক মান	চেকপয়েন্ট থেকে লোড করা হয়নি এমন আউটপুট ম্যাট্রিক্সের কক্ষগুলির জন্য পূরণ করার জন্য একটি ফ্লোট `টেনসর` মান রয়েছে৷ দৈর্ঘ্য অবশ্যই অনুপস্থিত/নতুন কক্ষের সংখ্যার সমান হতে হবে।
সারি সংখ্যা	আউটপুট ম্যাট্রিক্সে সারির সংখ্যা (১ম মাত্রার দৈর্ঘ্য)।
numCols	আউটপুট ম্যাট্রিক্সে কলামের সংখ্যা (২য় মাত্রার দৈর্ঘ্য)।
বিকল্প	ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

রিটার্নস

• LoadAndRemapMatrix এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক LoadAndRemapMatrix.Options maxRowsInMemory (লং maxRowsInMemory)

পরামিতি

maxRowsInMemory	একবারে চেকপয়েন্ট থেকে লোড করার জন্য সর্বাধিক সংখ্যক সারি। 0 এর থেকে কম বা সমান হলে, পুরো ম্যাট্রিক্স মেমরিতে লোড হবে। এই আর্গ সেট করা কম মেমরি ব্যবহারের জন্য ডিস্ক রিড বৃদ্ধি করে।

সর্বজনীন আউটপুট < TFloat32 > outputMatrix ()

চেকপয়েন্ট থেকে লোড করা বিদ্যমান মান সহ আউটপুট ম্যাট্রিক্স, এবং কোনো অনুপস্থিত মান সহ initiizing_values ​​থেকে পূরণ করা হয়েছে।