тензорный поток:: опс:: Динамический Стежок

#include <data_flow_ops.h>

Чередуйте значения из тензоров data в один тензор.

Краткое содержание

Строит объединенный тензор такой, что 

    merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]

Например, если каждый indices[m] является скаляром или вектором, мы имеем 

    # Scalar indices:
    merged[indices[m], ...] = data[m][...]

    # Vector indices:
    merged[indices[m][i], ...] = data[m][i, ...]

Каждый data[i].shape должен начинаться с соответствующих indices[i].shape , а остальная часть data[i].shape должна быть постоянной относительно i . То есть у нас должны быть data[i].shape = indices[i].shape + constant . С точки зрения этой constant выходная форма равна

merged.shape = [max(indices)] + constant

Значения объединяются по порядку, поэтому, если индекс появляется как в indices[m][i] так и indices[n][j] для (m,i) < (n,j) data[n][j] будут появиться в объединенном результате. Если вам не нужна эта гарантия, ParallelDynamicStitch может работать лучше на некоторых устройствах.

Например: 

    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]]

Этот метод можно использовать для объединения разделов, созданных с помощью dynamic_partition , как показано в следующем примере: 

    # 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.

Аргументы:

Возврат:

  • Output : объединенный тензор.

Конструкторы и деструкторы

DynamicStitch (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList indices, :: tensorflow::InputList data)

Публичные атрибуты

merged
operation

Общественные функции

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Публичные атрибуты

объединенный 

::tensorflow::Output merged

операция 

Operation operation

Общественные функции

Динамический Стежок 

 DynamicStitch(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList data
)

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Выход 

 operator::tensorflow::Output() const