Python tf.compat.v1.ragged.constant_value用法及代码示例

从嵌套的 Python 列表构造一个 RaggedTensorValue。

用法

tf.compat.v1.ragged.constant_value(
    pylist, dtype=None, ragged_rank=None, inner_shape=None,
    row_splits_dtype='int64'
)

参数

pylist 嵌套的 list , tuple 或 np.ndarray 。任何不是 list 或 tuple 的嵌套元素必须是与 dtype 兼容的标量值。
dtype numpy.dtype 。返回的 RaggedTensor 的元素类型。如果未指定，则根据 pylist 中的标量值选择默认值。
ragged_rank 一个整数，指定返回的 RaggedTensorValue 的不规则排名。必须为非负数且小于 K 。如果未指定 inner_shape，则默认为 max(0, K - 1)。如果指定了inner_shape，则默认为max(0, K 1 - len(inner_shape))。
inner_shape 一个整数元组，指定返回的 RaggedTensorValue 中各个内部值的形状。如果未指定 ragged_rank，则默认为 ()。如果指定了 ragged_rank，则根据 pylist 的内容选择默认值。
row_splits_dtype 构造的 RaggedTensorValue 的 row_splits 的数据类型。 numpy.int32 或 numpy.int64 之一

具有等级 K 和指定的 tf.RaggedTensorValue 或 numpy.array 和指定的 ragged_rank ，包含来自 pylist 的值。

抛出

ValueError 如果pylist中的标量值嵌套深度不一致；或者如果 ragged_rank 或 inner_shape 与 pylist 不兼容。

警告：此函数返回 RaggedTensorValue ，而不是 RaggedTensor 。如果您希望构造一个常量 RaggedTensor ，请改用 ragged.constant(...)。

例子：

tf.compat.v1.ragged.constant_value([[1, 2], [3], [4, 5, 6]])
tf.RaggedTensorValue(values=array([1, 2, 3, 4, 5, 6]),
                     row_splits=array([0, 2, 3, 6]))

pylist 中的所有标量值必须具有相同的嵌套深度 K ，并且返回的 RaggedTensorValue 将具有排名 K 。如果 pylist 不包含标量值，则 K 比 pylist 中空列表的最大深度大一。 pylist 中的所有标量值必须与 dtype 兼容。

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.ragged.constant_value。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。