텐서플로우:: 작전:: 평행 동적 스티치
#include <data_flow_ops.h>
data
텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다.
요약
다음과 같이 병합된 텐서를 구축합니다.
merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]
예를 들어, 각 indices[m]
가 스칼라 또는 벡터인 경우 다음과 같습니다.
# Scalar indices: merged[indices[m], ...] = data[m][...]
# Vector indices: merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]
각 data[i].shape
해당 indices[i].shape
로 시작해야 하며 나머지 data[i].shape
wrt i
상수여야 합니다. 즉, data[i].shape = indices[i].shape + constant
가 있어야 합니다. 이 constant
의 관점에서 출력 형태는 다음과 같습니다.
merged.shape = [max(indices)] + constant
값은 병렬로 병합될 수 있으므로 인덱스가 indices[m][i]
및 indices[n][j]
모두에 나타나면 결과가 유효하지 않을 수 있습니다. 이는 해당 경우 동작을 정의하는 일반 DynamicStitch 연산자와 다릅니다.
예를 들어:
indices[0] = 6 indices[1] = [4, 1] indices[2] = [[5, 2], [0, 3]] data[0] = [61, 62] data[1] = [[41, 42], [11, 12]] data[2] = [[[51, 52], [21, 22]], [[1, 2], [31, 32]]] merged = [[1, 2], [11, 12], [21, 22], [31, 32], [41, 42], [51, 52], [61, 62]]
이 방법은 다음 예에 설명된 것처럼 dynamic_partition
으로 생성된 파티션을 병합하는 데 사용할 수 있습니다.
# Apply function (increments x_i) on elements for which a certain condition # apply (x_i != -1 in this example). x=tf.constant([0.1, -1., 5.2, 4.3, -1., 7.4]) condition_mask=tf.not_equal(x,tf.constant(-1.)) partitioned_data = tf.dynamic_partition( x, tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2) partitioned_data[1] = partitioned_data[1] + 1.0 condition_indices = tf.dynamic_partition( tf.range(tf.shape(x)[0]), tf.cast(condition_mask, tf.int32) , 2) x = tf.dynamic_stitch(condition_indices, partitioned_data) # Here x=[1.1, -1., 6.2, 5.3, -1, 8.4], the -1. values remain # unchanged.
인수:
- 범위: 범위 개체
보고:
-
Output
: 병합된 텐서.
생성자와 소멸자 | |
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ParallelDynamicStitch (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList indices, :: tensorflow::InputList data) |
공개 속성 | |
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merged | |
operation |
공공 기능 | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
공개 속성
병합된
::tensorflow::Output merged
작업
Operation operation
공공 기능
평행 동적 스티치
ParallelDynamicStitch( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::InputList indices, ::tensorflow::InputList data )
마디
::tensorflow::Node * node() const
연산자::텐서플로우::입력
operator::tensorflow::Input() const
연산자::텐서플로우::출력
operator::tensorflow::Output() const