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

用法

@classmethod
from_tensor(
    tensor, lengths=None, padding=None, ragged_rank=1, name=None,
    row_splits_dtype=tf.dtypes.int64
)

參數

tensor 要轉換的Tensor。等級必須為ragged_rank + 1 或更高。
lengths 一組可選的行長度，使用長度等於 tensor.shape[0](tensor 中的行數)的一維整數 Tensor 指定。如果指定，則 output[row] 將包含 tensor[row][:lengths[row]] 。負長度被視為零。您可以選擇將長度列表或元組傳遞給此參數，它們將用作嵌套行長度以構造具有多個不規則維度的不規則張量。
padding 可選的填充值。如果指定，則任何完全由 padding 組成的行後綴都將從返回的 RaggedTensor 中排除。 padding 是與 tensor 和 shape=tensor.shape[ragged_rank + 1:] 具有相同 dtype 的 Tensor 。
ragged_rank 指定返回的 RaggedTensor 的不規則排名的整數。必須大於零。
name 返回張量的名稱前綴(可選)。
row_splits_dtype dtype 用於返回的 RaggedTensor 的 row_splits 張量。 tf.int32 或 tf.int64 之一。

帶有指定 ragged_rank 的 RaggedTensor 。返回的不規則張量的形狀與 tensor 的形狀兼容。

拋出

ValueError 如果同時指定了 lengths 和 padding。

將 tf.Tensor 轉換為 RaggedTensor 。

可以使用長度向量或填充值(但不能同時使用兩者)來指定缺失/默認值的集合。如果指定了lengths，則輸出張量將滿足output[row] = tensor[row][:lengths[row]]。如果'lengths' 是列表列表或列表元組，則這些列表將用作嵌套行長度。如果指定了 padding，則任何完全由 padding 組成的行後綴都將從返回的 RaggedTensor 中排除。如果既沒有指定lengths 也沒有指定padding，則返回的RaggedTensor 將沒有缺失/默認值。

例子：

dt = tf.constant([[5, 7, 0], [0, 3, 0], [6, 0, 0]])
tf.RaggedTensor.from_tensor(dt)
<tf.RaggedTensor [[5, 7, 0], [0, 3, 0], [6, 0, 0]]>
tf.RaggedTensor.from_tensor(dt, lengths=[1, 0, 3])
<tf.RaggedTensor [[5], [], [6, 0, 0]]>

tf.RaggedTensor.from_tensor(dt, padding=0)
<tf.RaggedTensor [[5, 7], [0, 3], [6]]>

dt = tf.constant([[[5, 0], [7, 0], [0, 0]],
                  [[0, 0], [3, 0], [0, 0]],
                  [[6, 0], [0, 0], [0, 0]]])
tf.RaggedTensor.from_tensor(dt, lengths=([2, 0, 3], [1, 1, 2, 0, 1]))
<tf.RaggedTensor [[[5], [7]], [], [[6, 0], [], [0]]]>

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_tensor。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。