Метод to_tensor класса RaggedTensor

Метод to_tensor класса RaggedTensor преобразует рваный тензор в обычный плотный тензор TensorFlow. Первым параметром метод принимает значение, которым будут заполнены пропуски в рядах разной длины. Вторым параметром можно передать тип данных результирующего тензора.

Синтаксис

t.to_tensor(default_value, [dtype])

Пример

Давайте создадим рваный тензор из списка списков разной длины и преобразуем его в плотный тензор с заполнением пропусков нулями:

import tensorflow as tf

rt = tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4, 5], [6]])
t = rt.to_tensor(default_value=0)
print(t)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[1 2 3]
 [4 5 0]
 [6 0 0]], shape=(3, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте преобразуем рваный тензор в плотный тензор с заполнением пропусков числом -1:

import tensorflow as tf

rt = tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4, 5], [6]])
t = rt.to_tensor(default_value=-1)
print(t)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[ 1  2  3]
 [ 4  5 -1]
 [ 6 -1 -1]], shape=(3, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте преобразуем рваный тензор в плотный тензор с типом float32:

<+python+> import tensorflow as tf rt = tf.ragged.constant([[1, 2, 3], [4, 5], [6]]) t = rt.to_tensor(default_value=0, dtype=tf.float32) print(t) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 0.]
 [6. 0. 0.]], shape=(3, 3), dtype=float32)

Смотрите также

класс RaggedTensor,
который представляет рваный тензор
метод to_list,
который преобразует рваный тензор в список
метод to_sparse,
который преобразует рваный тензор в разреженный тензор
метод from_row_splits,
который создает рваный тензор из разбиения по строкам