LoadAndRemapMatrix

チェックポイントから `old_tensor_name` という名前の 2 次元 (行列) `Tensor` をロードします

`ckpt_path` にあり、指定された再マッピングを使用して行と列の順序を変更する可能性があります。

ほとんどのユーザーは、この関数を直接使用する代わりに、ラッパー初期化子 (`tf.contrib.framework.load_and_remap_matrix_initializer` など) の 1 つを使用する必要があります。

リマッピングは、次のプロパティを持つ 1 次元テンソルです。

• `row_remapping` には正確に `num_rows` 個のエントリが必要です。出力行列の行 `i` は、チェックポイントからの古い `Tensor` のインデックス `row_remapping[i]` に対応する行から初期化されます。
• `col_remapping` には 0 エントリ (列の並べ替えが必要ないことを示す) または `num_cols` エントリがなければなりません。指定した場合、出力行列の列 `j` は、チェックポイントからの古い `Tensor` のインデックス `col_remapping[j]` に対応する列から初期化されます。
• いずれかの再マッピングの値 -1 は、「欠落」エントリを意味します。その場合、欠落している行または列を埋めるために、「initializing_values」テンソルの値が使用されます。 「row_remapping」に「r」の欠落エントリがあり、「col_remapping」に「c」の欠落エントリがある場合、次の条件が真である必要があります。

リマッピング テンソルは、GenerateVocabRemapping オペレーションを使用して生成できます。

例として、row_remapping = [1, 0, -1]、col_remapping = [0, 2, -1]、initializing_values = [0.5, -0.5, 0.25, -0.25, 42]、および w(i, j) の場合チェックポイントの古いテンソルの行 i、列 j の値を表すと、出力行列は次のようになります。

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