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

用法

merge_dims(
    outer_axis, inner_axis
)

參數

outer_axis int ：要合並的維度範圍中的第一個維度。如果 self.shape.rank 是靜態已知的，則可能為負數。
inner_axis int ：要合並的維度範圍中的最後一個維度。如果 self.shape.rank 是靜態已知的，則可能為負數。

此張量的副本，指定的維度合並為一個維度。返回張量的形狀將為 self.shape[:outer_axis] + [N] + self.shape[inner_axis + 1:] ，其中 N 是合並維度中的切片總數。

將 outer_axis...inner_axis 合並到一個維度中。

返回此 RaggedTensor 的副本，其中指定的維度範圍被展平為單個維度，其中元素按行優先順序排列。

例子：

rt = tf.ragged.constant([[[1, 2], [3]], [[4, 5, 6]]])
print(rt.merge_dims(0, 1))
<tf.RaggedTensor [[1, 2], [3], [4, 5, 6]]>
print(rt.merge_dims(1, 2))
<tf.RaggedTensor [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]>
print(rt.merge_dims(0, 2))
tf.Tensor([1 2 3 4 5 6], shape=(6,), dtype=int32)

要模仿 np.flatten 的行為(將所有維度展平)，請使用 rt.merge_dims(0, -1). To mimic the behavior of tf.layers.Flatten (which flattens all dimensions except the outermost batch dimension), use rt.merge_dims(1, -1)`。

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.merge_dims。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。