LoadAndRemapMatrix

चेकपॉइंट से `old_tensor_name` नाम के साथ 2-डी (मैट्रिक्स) `टेन्सर` लोड करता है

`ckpt_path` पर और निर्दिष्ट रीमैपिंग का उपयोग करके संभावित रूप से इसकी पंक्तियों और स्तंभों को पुन: व्यवस्थित करता है।

अधिकांश उपयोगकर्ताओं को सीधे इस फ़ंक्शन के बजाय रैपर इनिशियलाइज़र (जैसे `tf.contrib.framework.load_and_remap_matrix_initializer`) में से एक का उपयोग करना चाहिए।

रीमैपिंग निम्नलिखित गुणों के साथ 1-डी टेंसर हैं:

• `row_remapping` में बिल्कुल `num_rows` प्रविष्टियाँ होनी चाहिए। आउटपुट मैट्रिक्स की पंक्ति `i` को चेकपॉइंट से पुराने `Tensor` में इंडेक्स `row_remapping[i]` के अनुरूप पंक्ति से प्रारंभ किया जाएगा।
• `col_remapping` में या तो 0 प्रविष्टियाँ होनी चाहिए (यह दर्शाता है कि किसी कॉलम को पुनः व्यवस्थित करने की आवश्यकता नहीं है) या `num_cols` प्रविष्टियाँ। यदि निर्दिष्ट किया गया है, तो आउटपुट मैट्रिक्स का कॉलम `j` चेकपॉइंट से पुराने `Tensor` में इंडेक्स `col_remapping[j]` के अनुरूप कॉलम से प्रारंभ किया जाएगा।
• किसी भी रीमैपिंग में -1 का मान "लापता" प्रविष्टि को दर्शाता है। उस स्थिति में, `इनिशियलाइज़िंग_वैल्यूज़` टेंसर के मानों का उपयोग उस लापता पंक्ति या कॉलम को भरने के लिए किया जाएगा। यदि `row_remapping` में `r` गुम प्रविष्टियाँ हैं और `col_remapping` में `c` गुम प्रविष्टियाँ हैं, तो निम्नलिखित स्थिति सत्य होनी चाहिए:

रीमैपिंग टेंसर जेनरेटवोकैब रीमैपिंग ऑप का उपयोग करके उत्पन्न किया जा सकता है।

उदाहरण के तौर पर, row_remapping = [1, 0, -1], col_remapping = [0, 2, -1], इनिशियलाइज़िंग_वैल्यू = [0.5, -0.5, 0.25, -0.25, 42], और w(i, j) के साथ चेकपॉइंट में पुराने टेंसर की पंक्ति i, कॉलम j से मान का प्रतिनिधित्व करते हुए, आउटपुट मैट्रिक्स निम्नलिखित जैसा दिखेगा:

[[डब्ल्यू(1, 0), डब्ल्यू(1, 2), 0.5], [डब्ल्यू(0, 0), डब्ल्यू(0, 2), -0.5], [0.25, -0.25, 42]]