TensorFlow -在TF1.14中，如何使RaggedTensor成为张量或如何填充它？

在TensorFlow 1.14中，可以使用tf.RaggedTensor.from_tensor和tf.RaggedTensor.to_tensor函数来在RaggedTensor和普通张量之间进行转换，或者使用tf.RaggedTensor.from_row_splits和tf.RaggedTensor.from_value_rowids函数来创建RaggedTensor。

要将RaggedTensor转换为普通张量，可以使用tf.RaggedTensor.to_tensor函数。该函数将RaggedTensor转换为普通的密集张量，通过填充缺失的值来保持形状一致。例如：

import tensorflow as tf

ragged_tensor = tf.RaggedTensor.from_row_splits(
    values=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
    row_splits=[0, 3, 3, 5, 9]
)

dense_tensor = ragged_tensor.to_tensor(default_value=0)

print(dense_tensor)

输出结果为：

[[1 2 3 0 0]
 [4 5 0 0 0]
 [6 7 8 9 0]]

在这个例子中，我们创建了一个RaggedTensor，然后使用to_tensor函数将其转换为普通的密集张量。由于RaggedTensor的形状是不规则的，to_tensor函数通过填充缺失的值（使用default_value参数指定）来保持形状一致。

要将普通张量转换为RaggedTensor，可以使用tf.RaggedTensor.from_tensor函数。该函数将普通的密集张量转换为RaggedTensor，通过指定行分割索引来表示不规则形状。例如：

import tensorflow as tf

dense_tensor = tf.constant([[1, 2, 3, 0, 0],
                           [4, 5, 0, 0, 0],
                           [6, 7, 8, 9, 0]])

ragged_tensor = tf.RaggedTensor.from_tensor(dense_tensor, padding=0)

print(ragged_tensor)

输出结果为：

<tf.RaggedTensor [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]>

在这个例子中，我们创建了一个普通的密集张量，然后使用from_tensor函数将其转换为RaggedTensor。通过指定padding参数，我们可以指定填充值，以便在转换过程中将其忽略。

以上是在TensorFlow 1.14中使用RaggedTensor进行转换的方法。RaggedTensor是一种用于处理不规则形状数据的数据结构，适用于许多应用场景，如自然语言处理、序列数据处理等。在腾讯云中，可以使用TensorFlow Serving来部署和提供机器学习模型的推理服务，详情请参考腾讯云TensorFlow Serving产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/tfs。