入力要素 (のネスト) をウィンドウ (のネスト) のデータセットに結合します。
「ウィンドウ」は、サイズ `size` のフラット要素の有限データセットです (ウィンドウを満たすのに十分な入力要素がなく、`drop_remainder` が false と評価される場合は、さらに小さい可能性もあります)。
`shift` 引数は、各反復でウィンドウが移動する入力要素の数を決定します。 「k」番目のウィンドウの最初の要素は要素になります。
1 + (k-1) * shift
`stride` パラメータが 1 より大きい場合、各ウィンドウはウィンドウに表示される各要素間の `(stride - 1)` 入力要素をスキップします。出力ウィンドウには、「stride」の値に関係なく、「size」要素が含まれます。
`stride` 引数は入力要素のストライドを決定し、`shift` 引数はウィンドウのシフトを決定します。
たとえば、`{...}` をデータセットを表すとします。
- `tf.data.Dataset.range(7).window(2)` は `{ {0, 1}, {2, 3}, {4, 5}, {6} }` を生成します。 Dataset.range(7).window(3, 2, 1, True)` は、`{ {0, 1, 2}, {2, 3, 4}, {4, 5, 6} }` - `tf を生成します。 data.Dataset.range(7).window(3, 1, 2, True)` は `{ {0, 2, 4}, {1, 3, 5}, {2, 4, 6} }` を生成します
「ウィンドウ」変換がネストされた要素のデータセットに適用されると、ネストされたウィンドウのデータセットが生成されることに注意してください。
例えば:
- `tf.data.Dataset.from_tensor_slices((range(4), range(4))).window(2)` は `{({0, 1}, {0, 1}), ({2, 3) を生成します}, {2, 3})}` - `tf.data.Dataset.from_tensor_slices({"a": range(4)}).window(2)` は `{ {"a": {0, 1} を生成します}, {"a": {2, 3} } }`
定数
弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
出力< TType > | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
静的WindowDataset | |
出力<?> | ハンドル() |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
パブリックメソッド
public Output < TType > asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static WindowDataset create ( Scopeスコープ、オペランド<?> inputDataset、オペランド< TInt64 > size、オペランド< TInt64 > シフト、オペランド< TInt64 > stride、オペランド< TBool > DropRemainder、List<Class<? extends TType >> OutputTypes、List <シェイプ> 出力シェイプ)
新しい WindowDataset オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメータ
範囲 | 現在のスコープ |
---|---|
サイズ | ウィンドウに結合する入力データセットの要素の数を表す整数スカラー。ポジティブである必要があります。 |
シフト | 各反復でウィンドウが移動する入力要素の数を表す整数スカラー。デフォルトは「size」です。ポジティブである必要があります。 |
ストライド | スライディング ウィンドウ内の入力要素のストライドを表す整数スカラー。ポジティブである必要があります。デフォルト値の 1 は、「すべての入力要素を保持する」ことを意味します。 |
残りを削除 | 最後のウィンドウのサイズが `window_size` より小さい場合に、そのウィンドウを削除するかどうかを表すブール型スカラー。 |
返品
- WindowDataset の新しいインスタンス