একটি `RaggedTensor` প্রদান করে যেখানে সংখ্যার নির্দিষ্ট ক্রম রয়েছে।
`rt_dense_values` এবং `rt_nested_splits` থেকে গঠিত একটি `RaggedTensor` `ফলাফল` প্রদান করে, যেমন `result[i] = range(start[i], limits[i], deltas[i])`।
(rt_nested_splits, rt_dense_values) = ragged_range(
starts=[2, 5, 8], limits=[3, 5, 12], deltas=1)
result = tf.ragged.from_row_splits(rt_dense_values, rt_nested_splits)
print(result)
<tf.RaggedTensor [[2], [], [8, 9, 10, 11]] >
ইনপুট টেনসর `শুরু`, `সীমা` এবং `ডেল্টাস` স্কেলার বা ভেক্টর হতে পারে। ভেক্টর ইনপুট সব একই আকার হতে হবে. ভেক্টর ইনপুটগুলির আকারের সাথে মেলে স্কেলার ইনপুটগুলি সম্প্রচার করা হয়। ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
স্ট্যাটিক <T TNumber প্রসারিত করে > RaggedRange < TInt64 , T> | |
স্ট্যাটিক <U TNumber প্রসারিত করে, T TNumber প্রসারিত করে > RaggedRange <U, T> | |
আউটপুট <T> | rtDenseValues () ফিরে আসা `RaggedTensor`-এর জন্য `ফ্ল্যাট_মান`। |
আউটপুট <U> | rtNestedSplits () ফিরে আসা `RaggedTensor`-এর জন্য `সারি_বিভক্ত`। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক স্ট্যাটিক RaggedRange < TInt64 , T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> শুরু হয়, Operand <T> সীমা, Operand <T> ডেল্টাস)
ডিফল্ট আউটপুট প্রকারগুলি ব্যবহার করে একটি নতুন RaggedRange অপারেশন মোড়ানো ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
শুরু হয় | প্রতিটি ব্যাপ্তির শুরু। |
সীমা | প্রতিটি ব্যাপ্তির সীমা। |
ডেল্টা | প্রতিটি পরিসরের ব-দ্বীপ। |
রিটার্নস
- RaggedRange এর একটি নতুন উদাহরণ
পাবলিক স্ট্যাটিক RaggedRange <U, T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> শুরু হয়, Operand <T> সীমা, Operand <T> deltas, Class<U> Tsplits)
একটি নতুন RaggedRange অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
শুরু হয় | প্রতিটি ব্যাপ্তির শুরু। |
সীমা | প্রতিটি ব্যাপ্তির সীমা। |
ডেল্টা | প্রতিটি পরিসরের ব-দ্বীপ। |
রিটার্নস
- RaggedRange এর একটি নতুন উদাহরণ