Python tf.RaggedTensorSpec用法及代碼示例

參數

• shape RaggedTensor 的形狀，或 None 以允許任何形狀。如果指定了形狀，則所有參差不齊的尺寸都必須具有大小 None 。
• dtype RaggedTensor 中的 tf.DType 個值。
• ragged_rank Python 整數，RaggedTensor 的flat_values 被分區的次數。默認為 shape.ndims - 1 。
• row_splits_dtype dtype 用於 RaggedTensor 的 row_splits 張量。 tf.int32 或 tf.int64 之一。
• flat_values_spec RaggedTensor 的 flat_value 的 TypeSpec。當flat_values 是 CompositeTensor 而不是 Tensor 時，應提供它。如果同時提供 dtype 和 flat_values_spec 和 ，則 dtype 必須與 flat_values_spec.dtype 相同。 (實驗性)

屬性

• dtype tf.dtypes.DType此類型為 RaggedTensor 指定。

  rt = tf.ragged.constant([["a"], ["b", "c"]], dtype=tf.string)
  tf.type_spec_from_value(rt).dtype
  tf.string

• flat_values_spec RaggedTensor 的flat_values 的TypeSpec。
• ragged_rank RaggedTensor 的flat_values 被分區的次數。

  默認為 shape.ndims - 1 。

  values = tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4], [5, 6], [7, 8, 9, 10]])
  tf.type_spec_from_value(values).ragged_rank
  1

  rt1 = tf.RaggedTensor.from_uniform_row_length(values, 2)
  tf.type_spec_from_value(rt1).ragged_rank
  2

• row_splits_dtype tf.dtypes.DTypeRaggedTensor 的row_splits.

  rt = tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4]], row_splits_dtype=tf.int64)
  tf.type_spec_from_value(rt).row_splits_dtype
  tf.int64

• shape RaggedTensor 的靜態已知形狀。

  rt = tf.ragged.constant([[0], [1, 2]])
  tf.type_spec_from_value(rt).shape
  TensorShape([2, None])

  rt = tf.ragged.constant([[[0, 1]], [[1, 2], [3, 4]]], ragged_rank=1)
  tf.type_spec_from_value(rt).shape
  TensorShape([2, None, 2])

• value_type 與此 TypeSpec 兼容的值的 Python 類型。

  特別是，所有與此 TypeSpec 兼容的值都必須是此類型的實例。