Python tf.RaggedTensor.__getitem__用法及代碼示例

用法

__getitem__(
    key
)

參數

rt_input 要切片的 RaggedTensor。
key
使用標準 Python 語義(例如，從末尾開始的負值索引)指示要返回的 RaggedTensor 的哪一部分。key可能有以下任何一種類型：
- int 常量
- 標量整數Tensor
- slice 包含整數常量和/或標量整數 Tensor s
- Ellipsis
- tf.newaxis
- tuple 包含以上任何一項(用於多維索引)

Tensor 或 RaggedTensor 對象。包含至少一個參差不齊的維度的值將返回為 RaggedTensor 。不包含不規則尺寸的值將返回為 Tensor 。有關返回 Tensor s 與 RaggedTensor s 的表達式示例，請參見上文。

拋出

ValueError 如果key 超出範圍。
ValueError 如果不支持key。
TypeError 如果 key 中的索引具有不受支持的類型。

返回此 RaggedTensor 的指定部分。

支持多維索引和切片，但有一個限製：不允許索引到參差不齊的內部維度。這種情況是有問題的，因為指示的值可能存在於某些行中但不存在於其他行中。在這種情況下，我們是否應該(1)報告 IndexError 並不明顯； (2) 使用默認值；或 (3) 跳過該值並返回一個比我們開始時行數更少的張量。遵循 Python 的指導原則(“麵對歧義，拒絕猜測的誘惑”)，我們簡單地禁止這種操作。

例子：

# A 2-D ragged tensor with 1 ragged dimension.
rt = tf.ragged.constant([['a', 'b', 'c'], ['d', 'e'], ['f'], ['g']])
rt[0].numpy()                 # First row (1-D `Tensor`)
array([b'a', b'b', b'c'], dtype=object)
rt[:3].to_list()              # First three rows (2-D RaggedTensor)
[[b'a', b'b', b'c'], [b'd', b'e'], [b'f']]
rt[3, 0].numpy()              # 1st element of 4th row (scalar)
b'g'

# A 3-D ragged tensor with 2 ragged dimensions.
rt = tf.ragged.constant([[[1, 2, 3], [4]],
                         [[5], [], [6]],
                         [[7]],
                         [[8, 9], [10]]])
rt[1].to_list()               # Second row (2-D RaggedTensor)
[[5], [], [6]]
rt[3, 0].numpy()              # First element of fourth row (1-D Tensor)
array([8, 9], dtype=int32)
rt[:, 1:3].to_list()          # Items 1-3 of each row (3-D RaggedTensor)
[[[4]], [[], [6]], [], [[10]]]
rt[:, -1:].to_list()          # Last item of each row (3-D RaggedTensor)
[[[4]], [[6]], [[7]], [[10]]]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.RaggedTensor.__getitem__。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。