ReadVariableXlaSplitND

kelas akhir publik ReadVariableXlaSplitND

Membagi tensor masukan variabel sumber daya di semua dimensi.

Sebuah operasi yang membagi tensor masukan variabel sumber daya berdasarkan atribut num_splits yang diberikan, memasukkan irisan secara opsional, dan mengembalikan irisan tersebut. Irisan dikembalikan dalam urutan baris-utama.

Operasi ini dapat dihasilkan melalui jembatan TPU.

Misalnya, dengan tensor `input`:

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

`jumlah_pemisahan`:

[2, 2]
 

dan `padding`:

[1, 1]
 

`output` yang diharapkan adalah:

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

Kelas Bersarang

kelas

BacaVariableXlaSplitND.Options

Atribut opsional untuk ReadVariableXlaSplitND

Metode Publik

statis <T> BacaVariableXlaSplitND <T>	buat ( Lingkup lingkup , Operan <?> sumber daya, Kelas<T> T, Panjang N, Daftar<Panjang> numSplits, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ReadVariableXlaSplitND baru.
Iterator< Operan <T>>	pengulangan ()
Daftar< Keluaran <T>>	keluaran ()
ReadVariableXlaSplitND.Options statis	bantalan (Daftar<Panjang> bantalan)

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	beri tahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka java.lang.Iterable

ruang kosong	forEach (Konsumen<? super T> arg0)
abstrak Iterator< Operan <T>>	pengulangan ()
Pemisah< Operan <T>>	pemisah ()

Metode Publik

public static ReadVariableXlaSplitND <T> buat ( Lingkup cakupan , Operan <?> sumber daya, Kelas<T> T, Panjang N, Daftar<Panjang> numSplits, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ReadVariableXlaSplitND baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
sumber	Variabel sumber daya tensor masukan untuk dibagi ke semua dimensi. } out_arg { nama: "keluaran" deskripsi: <
nomorSplit	Banyaknya cara untuk membagi per dimensi. Dimensi bentuk harus dapat dibagi rata.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru dari ReadVariableXlaSplitND

Iterator publik< Operan <T>> iterator ()

Daftar publik< Keluaran <T>> keluaran ()

padding ReadVariableXlaSplitND.Options statis publik (padding Daftar<Panjang>)

Parameter

bantalan	Daftar opsional bantalan kanan per dimensi tensor masukan yang akan diterapkan sebelum pemisahan. Ini dapat digunakan untuk membuat suatu dimensi dapat dibagi rata.