Python tf.raw_ops.RaggedRange用法及代码示例

返回包含指定数字序列的RaggedTensor。

用法

tf.raw_ops.RaggedRange(
    starts, limits, deltas, Tsplits=tf.dtypes.int64, name=None
)

参数

starts 一个Tensor。必须是以下类型之一：bfloat16 , float32 , float64 , int32 , int64。每个范围的开始。
limits 一个Tensor。必须与 starts 具有相同的类型。每个范围的限制。
deltas 一个Tensor。必须与 starts 具有相同的类型。每个范围的增量。
Tsplits 一个可选的 tf.DType 来自：tf.int32, tf.int64。默认为 tf.int64 。
name 操作的名称(可选)。

Tensor 对象的元组(rt_nested_splits、rt_dense_values)。
rt_nested_splits Tensor 类型为 Tsplits 。
rt_dense_values 一个Tensor。具有与 starts 相同的类型。

返回由 rt_dense_values 和 rt_nested_splits 组成的 RaggedTensor result ，例如 result[i] = range(starts[i], limits[i], deltas[i]) 。

(rt_nested_splits, rt_dense_values) = ragged_range(
      starts=[2, 5, 8], limits=[3, 5, 12], deltas=1)
result = tf.ragged.from_row_splits(rt_dense_values, rt_nested_splits)
print(result)
<tf.RaggedTensor [[2], [], [8, 9, 10, 11]] >

输入张量 starts , limits 和 deltas 可以是标量或向量。向量输入必须全部具有相同的大小。标量输入被广播以匹配向量输入的大小。

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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.raw_ops.RaggedRange。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。