Python tf.ragged.stack用法及代码示例

将秩列表 - R 张量堆叠成一个秩 - (R+1) RaggedTensor 。

用法

tf.ragged.stack(
    values:typing.List[ragged_tensor.RaggedOrDense],
    axis=0,
    name=None
)

参数

values tf.Tensor 或 tf.RaggedTensor 的列表。不得为空。所有values必须具有相同的等级和相同的dtype；但与 tf.stack 不同，它们可以具有任意尺寸大小。
axis 一个 python 整数，指示堆叠的维度。 (注意：与 tf.stack 不同，axis 参数必须是静态已知的。)仅当至少一个 values 值的等级是静态已知的时，才支持负值。
name 返回张量的名称前缀(可选)。

排名为 R+1 的 RaggedTensor(如果 R>0 )。如果 R==0 ，则结果将作为一维 Tensor 返回，因为 RaggedTensor 只能在 rank>1 时使用。 result.ragged_rank=1+max(axis, max(rt.ragged_rank for rt in values])) 。

抛出

ValueError 如果 values 为空，如果 axis 超出范围或输入张量具有不同的秩。

给定具有相同等级 R ( R >= axis ) 的张量或参差不齐的张量列表，返回一个等级 - R+1 RaggedTensor result 使得 result[i0...iaxis] 是 [value[i0...iaxis] for value in values] 。

例子：

# Stacking two ragged tensors.
t1 = tf.ragged.constant([[1, 2], [3, 4, 5]])
t2 = tf.ragged.constant([[6], [7, 8, 9]])
tf.ragged.stack([t1, t2], axis=0)
<tf.RaggedTensor [[[1, 2], [3, 4, 5]], [[6], [7, 8, 9]]]>
tf.ragged.stack([t1, t2], axis=1)
<tf.RaggedTensor [[[1, 2], [6]], [[3, 4, 5], [7, 8, 9]]]>

# Stacking two dense tensors with different sizes.
t3 = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
t4 = tf.constant([[5], [6], [7]])
tf.ragged.stack([t3, t4], axis=0)
<tf.RaggedTensor [[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[5], [6], [7]]]>

相关用法

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.ragged.stack。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。