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

用法

@classmethod
from_row_starts(
    values, row_starts, name=None, validate=True
)

參數

  • values 形狀可能參差不齊的張量 [nvals, ...] 。
  • row_starts 形狀為 [nrows] 的一維整數張量。必須為非負數並按升序排序。如果 nrows>0 ，則 row_starts[0] 必須為零。
  • name RaggedTensor 的名稱前綴(可選)。
  • validate 如果為真，則使用斷言檢查參數是否形成有效的 RaggedTensor 。注意：這些斷言會產生運行時成本，因為必須檢查每個張量值。

返回

  • 一個RaggedTensor。 result.rank = values.rank + 1 。 result.ragged_rank = values.ragged_rank + 1 。

創建一個 RaggedTensor ，其中行由 row_starts 分區。

相當於：from_row_splits(values, concat([row_starts, nvals])).

例子：

print(tf.RaggedTensor.from_row_starts(
    values=[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6],
    row_starts=[0, 4, 4, 7, 8]))
<tf.RaggedTensor [[3, 1, 4, 1], [], [5, 9, 2], [6], []]>

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.from_row_starts。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。