tf.ragged.map_flat_values
tf.ragged.map_flat_values 可以理解不规则矩阵的map
import tensorflow as tf rt = tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [], [4, 5], [6]])tf.ragged.map_flat_values(tf.ones_like, rt).to_list()
tf.ragged.map_flat_values(tf.multiply, rt, rt).to_list()
tf.ragged.map_flat_values 比下面更通用
import numpy as npimport tensorflow as tf
elems = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
squares = tf.map_fn(lambda x: x * x, elems)print(squares)
ids_map_layer = tf.keras.layers.Lambda(lambda x:tf.ragged.map_flat_values(ids_table.lookup, x))
本文来自互联网用户投稿,文章观点仅代表作者本人,不代表本站立场,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击【内容举报】进行投诉反馈!
