Установка формы RaggedTensor с известной формой

Вопрос или проблема

    out_left = tf.ragged.boolean_mask(input, index)

    index = tf.math.logical_not(index)
    out_right = tf.ragged.boolean_mask(input, index)

    reconstruced_tensor = tf.concat([out_left, out_right], axis=-1)

    reconstruced_tensor =  reconstruced_tensor.to_tensor()

@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(
    shape=[None], dtype=tf.int32 # Можно изменить форму в зависимости от ваших входных данных
),
                             tf.TensorSpec(
    shape=[None], dtype=tf.bool
)])
def transform(_inputs , _index):
    out_left = tf.ragged.boolean_mask(_inputs, _index)

    _index = tf.math.logical_not(_index)
    out_right = tf.ragged.boolean_mask(_inputs, _index)

    reconstruced_tensor = tf.concat([out_left, out_right], axis=-1)

    return reconstruced_tensor

#Некоторые фиктивные входные данные
_inputs = tf.range(10)
indices = tf.cast(tf.random.uniform(shape=[10], minval=0, maxval=2, dtype=tf.int32 ), dtype=tf.bool)

transform(_inputs, indices)

<tf.Tensor: shape=(10,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 3, 6, 7, 9, 2, 4, 5, 8])>
```

Ответ или решение

Установка формы RaggedTensor с известной формой

При работе с RaggedTensor в TensorFlow, вы можете столкнуться с задачами, связанными с манипуляцией плотными тензорами. В вашем случае вы пытаетесь разбить входной тензор на два подтензора с использованием булевых индексов и затем снова их объединить. Однако вы получаете предупреждение о том, что TensorFlow не может определить форму выходного тензора, что может приведет к избыточному потреблению памяти. В данной статье мы рассмотрим, как явно указать форму выходного тензора и избежать подобных предупреждений.

Проблема

Вы используете следующий код для обработки входного тензора:

out_left = tf.ragged.boolean_mask(input, index)
index = tf.math.logical_not(index)
out_right = tf.ragged.boolean_mask(input, index)
reconstruced_tensor = tf.concat([out_left, out_right], axis=-1)
reconstruced_tensor = reconstruced_tensor.to_tensor()

На этом этапе возникает предупреждение:

IndexedSlices(IndexedSlices(...)) to a dense Tensor of unknown shape. This may consume a large amount of memory.

Это предупреждение связано с тем, как работает TensorFlow. Если форма выходного тензора не может быть определена однозначно, TensorFlow выдает предупреждение, что может привести к неэффективному использованию памяти.

Решение

Чтобы явно задать форму выходного тензора, вы можете использовать декоратор @tf.function и параметр input_signature. Это позволит задать ожидаемые формы входных тензоров и оптимизировать выполнение функции. Пример реализации:

@tf.function(input_signature=[
    tf.TensorSpec(shape=[None], dtype=tf.int32),  # Укажите соответствующие размеры
    tf.TensorSpec(shape=[None], dtype=tf.bool)
])
def transform(_inputs, _index):
    out_left = tf.ragged.boolean_mask(_inputs, _index)
    _index = tf.math.logical_not(_index)
    out_right = tf.ragged.boolean_mask(_inputs, _index)
    reconstruced_tensor = tf.concat([out_left, out_right], axis=-1)
    return reconstruced_tensor

Пример использования

После определения функции, вы можете протестировать её с использованием произвольных данных:

_inputs = tf.range(10)
indices = tf.cast(tf.random.uniform(shape=[10], minval=0, maxval=2, dtype=tf.int32), dtype=tf.bool)
result = transform(_inputs, indices)
print(result)

Результаты

Вы получите выходной тензор с ожидаемой формой:

<tf.Tensor: shape=(10,), dtype=int32, numpy=array([...])>

Заключение

Указание формы входного тензора с помощью tf.TensorSpec не только помогает TensorFlow избежать предупреждений, но и оптимизирует выполнение операций над тензорами. Это эффективный способ работы с RaggedTensor, который обеспечит корректное управление памятью и производительностью. Следуя вышеуказанным рекомендациям, вы сможете улучшить свою работу с TensorFlow и избежать большинства распространенных проблем, связанных с формами тензоров.