tensor akışı:: işlem:: Dinamik Dikiş

#include <data_flow_ops.h>

data tensörlerinden gelen değerleri tek bir tensöre ayırın.

Özet

Öyle ki birleştirilmiş bir tensör oluşturur

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

Örneğin, her bir indices[m] skaler veya vektör ise, elimizde 

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

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

Her data[i].shape karşılık gelen indices[i].shape ile başlamalı ve data[i].shape geri kalanı i ile sabit olmalıdır. Yani data[i].shape = indices[i].shape + constant sahip olmamız gerekir. Bu constant göre çıktı şekli şu şekildedir: 

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

Değerler sırayla birleştirilir, dolayısıyla (m,i) < (n,j) için hem indices[m][i] hem de indices[n][j] n][j]'de bir indeks görünürse, dilim data[n][j] birleştirilmiş sonuçta görünür. Bu garantiye ihtiyacınız yoksa ParallelDynamicStitch bazı cihazlarda daha iyi performans gösterebilir.

Örneğin:

    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]]

Bu yöntem, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi, dynamic_partition tarafından oluşturulan bölümleri birleştirmek için kullanılabilir: 

    # 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.

Argümanlar:

İade:

  • Output : Birleştirilmiş tensör.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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

Genel özellikler

merged
operation

Kamu işlevleri

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

Genel özellikler

birleştirilmiş 

::tensorflow::Output merged

operasyon 

Operation operation

Kamu işlevleri

Dinamik Dikiş 

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

düğüm 

::tensorflow::Node * node() const

operatör::tensorflow::Giriş 

 operator::tensorflow::Input() const

operatör::tensorflow::Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const