টেনসরফ্লো :: অপস:: ডাইনামিক স্টিচ

#include <data_flow_ops.h>

data টেনসর থেকে মানগুলিকে একটি একক টেনসরে বিভক্ত করুন।

সারাংশ

এমন একটি মার্জড টেনসর তৈরি করে 

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

উদাহরণস্বরূপ, যদি প্রতিটি indices[m] স্কেলার বা ভেক্টর হয়, আমাদের আছে 

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

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

প্রতিটি data[i].shape অবশ্যই সংশ্লিষ্ট indices[i].shape , এবং বাকি data[i].shape অবশ্যই ধ্রুবক হতে হবে i অর্থাৎ, আমাদের অবশ্যই data[i].shape = indices[i].shape + constant । এই constant পরিপ্রেক্ষিতে, আউটপুট আকৃতি

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

মানগুলিকে ক্রমানুসারে একত্রিত করা হয়েছে, তাই যদি (m,i) < (n,j) স্লাইস ডেটা[n][j] উভয় indices[m][i] [i] এবং indices[n][j] data[n][j] এ একটি সূচক উপস্থিত হয় একত্রিত ফলাফলে প্রদর্শিত হবে। আপনার যদি এই গ্যারান্টির প্রয়োজন না হয়, তাহলে কিছু ডিভাইসে ParallelDynamicStitch আরও ভালো পারফর্ম করতে পারে।

যেমন: 

    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]]

এই পদ্ধতিটি নিম্নলিখিত উদাহরণে চিত্রিত হিসাবে dynamic_partition দ্বারা তৈরি পার্টিশনগুলিকে একত্রিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে: 

    # 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.

যুক্তি:

রিটার্ন:

  • Output : মার্জড টেনসর।

কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর

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

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

merged
operation

পাবলিক ফাংশন

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

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

একত্রিত 

::tensorflow::Output merged

অপারেশন 

Operation operation

পাবলিক ফাংশন

ডাইনামিক স্টিচ 

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

নোড 

::tensorflow::Node * node() const

অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট 

 operator::tensorflow::Input() const

অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট 

 operator::tensorflow::Output() const