flujo tensor:: operaciones:: Puntada dinámica

#include <data_flow_ops.h>

Intercale los valores de los tensores data en un solo tensor.

Resumen

Construye un tensor fusionado tal que

    merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]

Por ejemplo, si cada indices[m] es escalar o vectorial, tenemos 

    # Scalar indices:
    merged[indices[m], ...] = data[m][...]

    # Vector indices:
    merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]

Cada data[i].shape debe comenzar con los indices[i].shape correspondientes, y el resto de data[i].shape debe ser constante frente a i . Es decir, debemos tener data[i].shape = indices[i].shape + constant . En términos de esta constant , la forma de salida es 

merged.shape = [max(indices)] + constant

Los valores se combinan en orden, por lo que si aparece un índice tanto en indices[m][i] como en indices[n][j] para (m,i) < (n,j) los data[n][j] aparecen en el resultado combinado. Si no necesita esta garantía, ParallelDynamicStitch podría funcionar mejor en algunos dispositivos.

Por ejemplo:

    indices[0] = 6
    indices[1] = [4, 1]
    indices[2] = [[5, 2], [0, 3]]
    data[0] = [61, 62]
    data[1] = [[41, 42], [11, 12]]
    data[2] = [[[51, 52], [21, 22]], [[1, 2], [31, 32]]]
    merged = [[1, 2], [11, 12], [21, 22], [31, 32], [41, 42],
              [51, 52], [61, 62]]

Este método se puede utilizar para fusionar particiones creadas por dynamic_partition como se ilustra en el siguiente ejemplo: 

    # Apply function (increments x_i) on elements for which a certain condition
    # apply (x_i != -1 in this example).
    x=tf.constant([0.1, -1., 5.2, 4.3, -1., 7.4])
    condition_mask=tf.not_equal(x,tf.constant(-1.))
    partitioned_data = tf.dynamic_partition(
        x, tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2)
    partitioned_data[1] = partitioned_data[1] + 1.0
    condition_indices = tf.dynamic_partition(
        tf.range(tf.shape(x)[0]), tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2)
    x = tf.dynamic_stitch(condition_indices, partitioned_data)
    # Here x=[1.1, -1., 6.2, 5.3, -1, 8.4], the -1. values remain
    # unchanged.

Argumentos:

Devoluciones:

  • Output : El tensor fusionado.

Constructores y destructores

DynamicStitch (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList indices, :: tensorflow::InputList data)

Atributos públicos

merged
operation

Funciones públicas

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Atributos públicos

fusionado 

::tensorflow::Output merged

operación 

Operation operation

Funciones públicas

Puntada dinámica 

 DynamicStitch(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList data
)

nodo 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Entrada 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Salida

 operator::tensorflow::Output() const