คำเตือน: API นี้เลิกใช้งานแล้วและจะถูกลบออกใน TensorFlow เวอร์ชันในอนาคตหลังจาก การแทนที่ เสถียรแล้ว

DynamicPartition

DynamicPartition คลาสสุดท้ายสาธารณะ

แบ่งพาร์ติชัน "ข้อมูล" ลงในเทนเซอร์ "num_partitions" โดยใช้ดัชนีจาก "พาร์ติชั่น"

สำหรับแต่ละดัชนี tuple `js` ที่มีขนาด `partitions.nim` สไลซ์ `data[js, ...]` จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของ `outputs[partitions[js]]` ชิ้นที่มี `partitions[js] = i` ถูกวางไว้ใน `outputs[i]` ตามลำดับศัพท์ของ `js` และมิติแรกของ `outputs[i]` คือจำนวนรายการใน `partitions' ที่เท่ากับ `ฉัน` ในรายละเอียด

outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]
 
     outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])
 
"data.shape" ต้องขึ้นต้นด้วย "partitions.shape"

ตัวอย่างเช่น:

# Scalar partitions.
     partitions = 1
     num_partitions = 2
     data = [10, 20]
     outputs[0] = []  # Empty with shape [0, 2]
     outputs[1] = [[10, 20]]
 
     # Vector partitions.
     partitions = [0, 0, 1, 1, 0]
     num_partitions = 2
     data = [10, 20, 30, 40, 50]
     outputs[0] = [10, 20, 50]
     outputs[1] = [30, 40]
 
ดู `dynamic_stitch` สำหรับตัวอย่างเกี่ยวกับวิธีการรวมพาร์ติชั่นกลับ

วิธีการสาธารณะ

สแตติก <T> DynamicPartition <T>
สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต, ข้อมูลตัวถูกดำเนิน การ <T>, พาร์ติชัน <จำนวนเต็ม> ตัวถูกดำเนินการ, numPartitions แบบยาว)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ DynamicPartition ใหม่
ตัววนซ้ำ< ตัวถูกดำเนินการ < T >>
รายการ< เอาท์พุต <T>>

วิธีการสืบทอด

วิธีการสาธารณะ

DynamicPartition สาธารณะ <T> สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต, ข้อมูลตัวถูกดำเนิน การ <T>, พาร์ติชัน Operand < Integer>, numPartitions แบบยาว)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ DynamicPartition ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
พาร์ทิชัน รูปร่างใดๆ. ดัชนีในช่วง `[0, num_partitions)`
numPartitions จำนวนพาร์ติชันที่จะส่งออก
คืนสินค้า
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ DynamicPartition

ตัววนซ้ำ สาธารณะ< ตัวถูกดำเนินการ < T >> ตัววนซ้ำ ()

รายการสาธารณะ < เอาท์พุต <T>> เอาท์พุท ()