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।
পাবলিক পদ্ধতি
স্ট্যাটিক <T> RaggedTensorFromVariant <Long, T> | |
স্ট্যাটিক <U সংখ্যা প্রসারিত করে, T> RaggedTensorFromVariant <U, T> | |
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
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক স্ট্যাটিক RaggedTensorFromVariant <Long, 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।