RaggedTensorFromVariant

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস RaggedTensorFromVariant

একটি `ভেরিয়েন্ট` টেনসরকে `র্যাগড টেনসর`-এ ডিকোড করে।

প্রদত্ত `ভেরিয়েন্ট` টেনসরকে ডিকোড করে এবং `র্যাগড টেনসর` প্রদান করে। ইনপুট একটি স্কেলার হতে পারে, যার অর্থ এটি একটি একক `RaggedTensor`কে র‍্যাগড_র্যাঙ্ক `আউটপুট_র্যাগড_র্যাঙ্ক` সহ এনকোড করে। এটির একটি নির্বিচারে র‍্যাঙ্কও থাকতে পারে, এই ক্ষেত্রে প্রতিটি উপাদানকে র‍্যাগড_র্যাঙ্ক `ইনপুট_র্যাগড_র্যাঙ্ক` সহ একটি `র্যাগড টেনসর`-এ ডিকোড করা হয় এবং এগুলিকে ইনপুট আকৃতি অনুসারে স্ট্যাক করা হয় যাতে রাগড_র্যাঙ্ক `আউটপুট_র্যাগড_র্যাঙ্ক` সহ একটি একক `র্যাগডটেনসর` আউটপুট করা যায়। ইনপুট টেনসরের প্রতিটি `ভেরিয়েন্ট` এলিমেন্ট থেকে ডিকোড করা হয় একটি 1-ডি `ভেরিয়েন্ট` টেনসর থেকে `ইনপুট_র্যাগড_র্যাঙ্ক + 1` টেনসর, ডিকোড করা `র্যাগড টেনসর`-এর স্প্লিট এবং মানের সাথে সম্পর্কিত। যদি `input_ragged_rank` হয় -1, তাহলে এটিকে `output_ragged_rank` - `rank(encoded_ragged)` হিসেবে অনুমান করা হয়। সংশ্লিষ্ট এনকোডিং যুক্তির জন্য `RaggedTensorToVariant` দেখুন।

ধ্রুবক

স্ট্রিং

OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক <T TType প্রসারিত করে > RaggedTensorFromVariant < TInt64 , T>	তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> এনকোডেড র‌্যাগড, লং ইনপুট র‌্যাগড র‌্যাঙ্ক, লং আউটপুট র‌্যাগড র‌্যাঙ্ক, ক্লাস<T> টিভালুস) ডিফল্ট আউটপুট প্রকারগুলি ব্যবহার করে একটি নতুন RaggedTensorFromVariant অপারেশন মোড়ানো ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক <U TNumber প্রসারিত করে, T প্রসারিত করে TType > RaggedTensorFromVariant <U, T>	তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> এনকোডেড র‌্যাগড, লং ইনপুট র‌্যাগড র‌্যাঙ্ক, লং আউটপুট র‌্যাগড র‌্যাঙ্ক, ক্লাস<T> টিভালুস, ক্লাস<U> টিস্প্লিট) একটি নতুন RaggedTensorFromVariant অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি৷
আউটপুট <T>	আউটপুটDenseValues ​​() একটি টেনসর আউটপুট `RaggedTensor` এর মানগুলিকে উপস্থাপন করে।
তালিকা< আউটপুট <U>>	আউটপুট নেস্টেড স্প্লিট () আউটপুট `RaggedTensor` এর বিভাজন প্রতিনিধিত্বকারী এক বা একাধিক টেনসরের একটি তালিকা।

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।

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "RaggedTensorFromVariant"

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক RaggedTensorFromVariant < TInt64 , T> তৈরি করুন ( Scope scope, Operand <?> encodedRagged, Long inputRaggedRank, Long outputRaggedRank, Class<T> Tvalues)

ডিফল্ট আউটপুট প্রকারগুলি ব্যবহার করে একটি নতুন RaggedTensorFromVariant অপারেশন মোড়ানো ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
encodedRagged	একটি `ভেরিয়েন্ট` টেনসর যাতে এনকোড করা `র্যাগড টেনসর` আছে।
inputRaggedRank	ইনপুটে প্রতিটি এনকোড করা `RaggedTensor` উপাদানের র‍্যাগড র‍্যাঙ্ক। যদি -1 তে সেট করা হয়, এটিকে `output_ragged_rank` - `rank(encoded_ragged)` হিসাবে অনুমান করা হয়
outputRaggedRank	আউটপুট `RaggedTensor` এর প্রত্যাশিত র‍্যাগড র‍্যাঙ্ক। নিম্নলিখিতগুলি অবশ্যই ধরে রাখতে হবে: `output_ragged_rank = rank(encoded_ragged) + input_ragged_rank`।

রিটার্নস

• RaggedTensorFromVariant-এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক RaggedTensorFromVariant <U, T> তৈরি করুন ( Scope scope, Operand <?> encodedRagged, Long inputRaggedRank, Long outputRaggedRank, Class<T> Tvalues, Class<U> Tsplits)

একটি নতুন RaggedTensorFromVariant অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি৷

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
encodedRagged	একটি `ভেরিয়েন্ট` টেনসর যাতে এনকোড করা `র্যাগড টেনসর` আছে।
inputRaggedRank	ইনপুটে প্রতিটি এনকোড করা `RaggedTensor` উপাদানের র‍্যাগড র‍্যাঙ্ক। যদি -1 তে সেট করা হয়, এটিকে `output_ragged_rank` - `rank(encoded_ragged)` হিসাবে অনুমান করা হয়
outputRaggedRank	আউটপুট `RaggedTensor` এর প্রত্যাশিত র‍্যাগড র‍্যাঙ্ক। নিম্নলিখিতগুলি অবশ্যই ধরে রাখতে হবে: `output_ragged_rank = rank(encoded_ragged) + input_ragged_rank`।

রিটার্নস

• RaggedTensorFromVariant-এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> outputDenseValues ​​()

একটি টেনসর আউটপুট `RaggedTensor` এর মানগুলিকে উপস্থাপন করে।

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <U>> outputNestedSplits ()

আউটপুট `RaggedTensor` এর বিভাজন প্রতিনিধিত্বকারী এক বা একাধিক টেনসরের একটি তালিকা।