ReadVariableXlaSplitND

lớp cuối cùng công khai ReadVariableXlaSplitND

Tách tensor đầu vào biến tài nguyên trên tất cả các chiều.

Một op phân chia tensor đầu vào của biến tài nguyên dựa trên thuộc tính num_splits đã cho, đệm các lát tùy ý và trả về các lát. Các lát cắt được trả về theo thứ tự hàng lớn.

Hoạt động này có thể được tạo thông qua cầu nối TPU.

Ví dụ: với `input` tensor:

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

`num_splits`:

[2, 2]
 

và `paddings`:

[1, 1]
 

thì `outputs` dự kiến ​​là:

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

Các lớp lồng nhau

lớp học

ReadVariableXlaSplitND.Options

Thuộc tính tùy chọn cho ReadVariableXlaSplitND

Phương pháp công khai

tĩnh <T> ReadVariableXlaSplitND <T>	tạo ( Phạm vi phạm vi , tài nguyên Toán hạng <?>, Lớp<T> T, Long N, Danh sách<Long> numSplits, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức ban đầu để tạo một lớp bao gồm một thao tác ReadVariableXlaSplitND mới.
Trình vòng lặp< Toán hạng <T>>	trình lặp ()
Danh sách< Đầu ra <T>>	đầu ra ()
ReadVariableXlaSplitND.Options tĩnh	phần đệm (Danh sách phần đệm <Long>)

Phương pháp kế thừa

Từ lớp org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean cuối cùng	bằng (Đối tượng obj)
int cuối cùng	Mã Băm ()
Hoạt động	ồ () Trả về Operation cơ bản
chuỗi cuối cùng	toString ()

Từ lớp java.lang.Object

boolean	bằng (Đối tượng arg0)
Lớp cuối cùng<?>	getClass ()
int	Mã Băm ()
khoảng trống cuối cùng	thông báo ()
khoảng trống cuối cùng	thông báoTất cả ()
Sợi dây	toString ()
khoảng trống cuối cùng	chờ đã (arg0 dài, int arg1)
khoảng trống cuối cùng	chờ đã (arg0 dài)
khoảng trống cuối cùng	Chờ đợi ()

Từ giao diện java.lang.Iterable

trống rỗng	forEach (Người tiêu dùng<? super T> arg0)
trừu tượng Iterator< Toán hạng <T>>	trình lặp ()
Bộ chia< Toán hạng <T>>	bộ chia ()

Phương pháp công khai

public static ReadVariableXlaSplitND <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, tài nguyên Toán hạng <?>, Lớp<T> T, Long N, Danh sách<Long> numSplits, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức ban đầu để tạo một lớp bao gồm một thao tác ReadVariableXlaSplitND mới.

Thông số

phạm vi	phạm vi hiện tại
nguồn	Biến tài nguyên của tensor đầu vào để phân chia theo tất cả các chiều. } out_arg { tên: mô tả "đầu ra": <
sốSplits	Số cách chia theo chiều. Kích thước hình dạng phải được chia đều.
tùy chọn	mang các giá trị thuộc tính tùy chọn

Trả lại

• một phiên bản mới của ReadVariableXlaSplitND

public Iterator< Toán hạng <T>> iterator ()

Danh sách công khai< Đầu ra <T>> đầu ra ()

phần đệm tĩnh công khai ReadVariableXlaSplitND.Options (Phần đệm danh sách <Long>)

Thông số

phần đệm	Danh sách tùy chọn các phần đệm bên phải theo chiều của tensor đầu vào sẽ được áp dụng trước khi phân tách. Điều này có thể được sử dụng để làm cho một kích thước có thể chia đều.