Sebuah operasi menggabungkan elemen integer dan tensor float menjadi data deduplikasi sebagai tupel XLA.
Operasi ini menggabungkan keluaran SplitDedupDataOp, yang menghasilkan dua tensor 1-D, integer dan floating point. Sehubungan dengan tuple_mask, operasi ini menggabungkan nilai kedua tensor ini menjadi tupel XLA, yang harus sama dengan input ke SplitDedupDataOp.
Kelas Bersarang
kelas | GabungkanDedupData.Opsi | Atribut opsional untuk MergeDedupData |
Metode Publik
Keluaran <Objek> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor. |
MergeDedupData.Options statis | konfigurasi (Konfigurasi string) |
statis <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor> MergeDedupData | |
Keluaran <?> | keluaran () Tupel XLA yang menggabungkan elemen integer dan float sebagai tupel data deduplikasi. |
Metode Warisan
Metode Publik
Output publik <Objek> asOutput ()
Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
pembuatan MergeDedupData statis publik ( Lingkup cakupan, Operan <T> integerTensor, Operan <U> floatTensor, String tupleMask, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi MergeDedupData baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
integerTensor | Tensor bilangan bulat 1-D, mencakup elemen bilangan bulat dari tupel data deduplikasi. |
floatTensor | Tensor float 1-D, menyertakan elemen float dari tupel data deduplikasi. |
TupleMask | String TensorProto berseri dari tupel mask keluaran. Masker ini adalah tensor 2-D, dengan kolom pertama sebagai tipe elemen tupel, dan kolom kedua sebagai rentang tipe ini. Misalnya, tupel keluaran (1, 2, 0.1, 3), topengnya adalah [[0, 2], [1, 1], [0, 1]]. Kami mengharapkan hanya dua jenis elemen: integer(0) dan float(1). |
pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru dari MergeDedupData
Keluaran publik <?> keluaran ()
Tupel XLA yang menggabungkan elemen integer dan float sebagai tupel data deduplikasi.