XlaSplitND

공개 최종 수업 XlaSplitND

모든 차원에 걸쳐 입력 텐서를 분할합니다.

주어진 num_splits 속성을 기반으로 입력 텐서를 분할하고, 선택적으로 슬라이스를 채우고, 슬라이스를 반환하는 연산입니다. 조각은 행 우선 순서로 반환됩니다.

이 작업은 TPU 브리지를 통해 생성될 수 있습니다.

예를 들어 `입력` 텐서:

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

`num_splits`:

[2, 2]
 

및 `paddings`:

[1, 1]
 

경우 예상되는 `출력`은

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

입니다.

중첩 클래스

수업

XlaSplitND.옵션

XlaSplitND 의 선택적 속성

공개 방법

정적 <T> XlaSplitND <T>	생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, Long N, List<Long> numSplits, 옵션... 옵션) 새로운 XlaSplitND 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
반복자< 피연산자 <T>>	반복자 ()
목록< 출력 <T>>	출력 ()
정적 XlaSplitND.옵션	패딩 (List<Long> 패딩)

상속된 메서드

org.tensorflow.op.PrimitiveOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 기본 Operation 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 java.lang.Iterable에서

무효의	forEach (소비자<? super T> arg0)
추상 반복자< 피연산자 <T>>	반복자 ()
분할기< 피연산자 <T>>	분할기 ()

공개 방법

공개 정적 XlaSplitND <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, Long N, List<Long> numSplits, 옵션... 옵션)

새로운 XlaSplitND 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
입력	모든 차원에 걸쳐 분할할 입력 텐서입니다. } out_arg { 이름: "출력" 설명: <
분할 수	차원별로 분할하는 방법의 수입니다. 모양 치수는 균등하게 나눌 수 있어야 합니다.
옵션	선택적 속성 값을 전달합니다.

보고

• XlaSplitND의 새로운 인스턴스

공개 반복자< 피연산자 <T>> 반복자 ()

공개 목록< 출력 <T>> 출력 ()

public static XlaSplitND.Options 패딩 (List<Long> 패딩)

매개변수

패딩	분할하기 전에 적용할 입력 텐서의 차원당 오른쪽 패딩의 선택적 목록입니다. 이는 차원을 균등하게 분할하는 데 사용할 수 있습니다.