পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্য স্লাইস বিপরীত.
এই অপশনটি প্রথমে `ইনপুট`কে ডাইমেনশন `ব্যাচ_ডিম` বরাবর স্লাইস করে, এবং প্রতিটি স্লাইস `i`-এর জন্য, প্রথম `seq_lengths[i]` এলিমেন্টকে `seq_dim` ডাইমেনশন বরাবর বিপরীত করে।
`seq_lengths` এর উপাদানগুলি অবশ্যই `seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim]` মানতে হবে, এবং `seq_lengths` অবশ্যই `input.dims[batch_dim]` দৈর্ঘ্যের ভেক্টর হতে হবে।
আউটপুট স্লাইস `i` মাত্রা `batch_dim` বরাবর তারপর ইনপুট স্লাইস `i` দ্বারা দেওয়া হয়, প্রথম `seq_lengths[i]` স্লাইসগুলিকে `seq_dim` বিপরীত করে।
যেমন:
# Given this:
batch_dim = 0
seq_dim = 1
input.dims = (4, 8, ...)
seq_lengths = [7, 2, 3, 5]
# then slices of input are reversed on seq_dim, but only up to seq_lengths:
output[0, 0:7, :, ...] = input[0, 7:0:-1, :, ...]
output[1, 0:2, :, ...] = input[1, 2:0:-1, :, ...]
output[2, 0:3, :, ...] = input[2, 3:0:-1, :, ...]
output[3, 0:5, :, ...] = input[3, 5:0:-1, :, ...]
# while entries past seq_lens are copied through:
output[0, 7:, :, ...] = input[0, 7:, :, ...]
output[1, 2:, :, ...] = input[1, 2:, :, ...]
output[2, 3:, :, ...] = input[2, 3:, :, ...]
output[3, 2:, :, ...] = input[3, 2:, :, ...]
# Given this:
batch_dim = 2
seq_dim = 0
input.dims = (8, ?, 4, ...)
seq_lengths = [7, 2, 3, 5]
# then slices of input are reversed on seq_dim, but only up to seq_lengths:
output[0:7, :, 0, :, ...] = input[7:0:-1, :, 0, :, ...]
output[0:2, :, 1, :, ...] = input[2:0:-1, :, 1, :, ...]
output[0:3, :, 2, :, ...] = input[3:0:-1, :, 2, :, ...]
output[0:5, :, 3, :, ...] = input[5:0:-1, :, 3, :, ...]
# while entries past seq_lens are copied through:
output[7:, :, 0, :, ...] = input[7:, :, 0, :, ...]
output[2:, :, 1, :, ...] = input[2:, :, 1, :, ...]
output[3:, :, 2, :, ...] = input[3:, :, 2, :, ...]
output[2:, :, 3, :, ...] = input[2:, :, 3, :, ...]
নেস্টেড ক্লাস
ক্লাস | ReverseSequence.Options | ReverseSequence এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <T> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক ReverseSequence.Options | ব্যাচডিম (লং ব্যাচডিম) |
স্ট্যাটিক <T, U প্রসারিত করে সংখ্যা> বিপরীত ক্রম <T> | |
আউটপুট <T> | আউটপুট () আংশিকভাবে বিপরীত ইনপুট. |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক রিভার্স সিকোয়েন্স। অপশন ব্যাচডিম (লং ব্যাচডিম)
পরামিতি
ব্যাচডিম | যে ডাইমেনশন বরাবর রিভার্সাল করা হয়। |
---|
পাবলিক স্ট্যাটিক রিভার্স সিকোয়েন্স <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, অপারেন্ড <U> seqLengths, Long seqDim, Options... বিকল্প)
একটি নতুন ReverseSequence অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
ইনপুট | বিপরীত করার জন্য ইনপুট। |
seqদৈর্ঘ্য | দৈর্ঘ্য `input.dims(batch_dim)` এবং `max(seq_lengths) <= input.dims(seq_dim)` সহ 1-D |
seqDim | মাত্রা যা আংশিকভাবে বিপরীত। |
বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- ReverseSequence এর একটি নতুন উদাহরণ
পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্য স্লাইস বিপরীত.
এই অপশনটি প্রথমে `ইনপুট`কে ডাইমেনশন `ব্যাচ_ডিম` বরাবর স্লাইস করে, এবং প্রতিটি স্লাইস `i`-এর জন্য, প্রথম `seq_lengths[i]` এলিমেন্টকে `seq_dim` ডাইমেনশন বরাবর বিপরীত করে।
`seq_lengths` এর উপাদানগুলি অবশ্যই `seq_lengths[i] <= input.dims[seq_dim]` মানতে হবে, এবং `seq_lengths` অবশ্যই `input.dims[batch_dim]` দৈর্ঘ্যের ভেক্টর হতে হবে।
আউটপুট স্লাইস `i` মাত্রা `batch_dim` বরাবর তারপর ইনপুট স্লাইস `i` দ্বারা দেওয়া হয়, প্রথম `seq_lengths[i]` স্লাইসগুলিকে `seq_dim` বিপরীত করে।
যেমন:
# Given this:
batch_dim = 0
seq_dim = 1
input.dims = (4, 8, ...)
seq_lengths = [7, 2, 3, 5]
# then slices of input are reversed on seq_dim, but only up to seq_lengths:
output[0, 0:7, :, ...] = input[0, 7:0:-1, :, ...]
output[1, 0:2, :, ...] = input[1, 2:0:-1, :, ...]
output[2, 0:3, :, ...] = input[2, 3:0:-1, :, ...]
output[3, 0:5, :, ...] = input[3, 5:0:-1, :, ...]
# while entries past seq_lens are copied through:
output[0, 7:, :, ...] = input[0, 7:, :, ...]
output[1, 2:, :, ...] = input[1, 2:, :, ...]
output[2, 3:, :, ...] = input[2, 3:, :, ...]
output[3, 2:, :, ...] = input[3, 2:, :, ...]
# Given this:
batch_dim = 2
seq_dim = 0
input.dims = (8, ?, 4, ...)
seq_lengths = [7, 2, 3, 5]
# then slices of input are reversed on seq_dim, but only up to seq_lengths:
output[0:7, :, 0, :, ...] = input[7:0:-1, :, 0, :, ...]
output[0:2, :, 1, :, ...] = input[2:0:-1, :, 1, :, ...]
output[0:3, :, 2, :, ...] = input[3:0:-1, :, 2, :, ...]
output[0:5, :, 3, :, ...] = input[5:0:-1, :, 3, :, ...]
# while entries past seq_lens are copied through:
output[7:, :, 0, :, ...] = input[7:, :, 0, :, ...]
output[2:, :, 1, :, ...] = input[2:, :, 1, :, ...]
output[3:, :, 2, :, ...] = input[3:, :, 2, :, ...]
output[2:, :, 3, :, ...] = input[2:, :, 3, :, ...]
নেস্টেড ক্লাস
ক্লাস | ReverseSequence.Options | ReverseSequence এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <T> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক ReverseSequence.Options | ব্যাচডিম (লং ব্যাচডিম) |
স্ট্যাটিক <T, U প্রসারিত করে সংখ্যা> বিপরীত ক্রম <T> | |
আউটপুট <T> | আউটপুট () আংশিকভাবে বিপরীত ইনপুট. |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক রিভার্স সিকোয়েন্স। অপশন ব্যাচডিম (লং ব্যাচডিম)
পরামিতি
ব্যাচডিম | যে ডাইমেনশন বরাবর রিভার্সাল করা হয়। |
---|
পাবলিক স্ট্যাটিক রিভার্স সিকোয়েন্স <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, অপারেন্ড <U> seqLengths, Long seqDim, Options... বিকল্প)
একটি নতুন ReverseSequence অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
ইনপুট | বিপরীত করার জন্য ইনপুট। |
seqদৈর্ঘ্য | দৈর্ঘ্য `input.dims(batch_dim)` এবং `max(seq_lengths) <= input.dims(seq_dim)` সহ 1-D |
seqDim | মাত্রা যা আংশিকভাবে বিপরীত। |
বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- ReverseSequence এর একটি নতুন উদাহরণ