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

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।