قم بتقسيم البيانات من قيمة الإدخال إلى عناصر TensorArray.
على افتراض أن "الأطوال" تأخذ القيم
(n0, n1, ..., n(T-1))
وهذه "القيمة" لها شكل(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...)
,يؤدي هذا إلى تقسيم القيم إلى TensorArray مع موترات T.
سيكون مؤشر TensorArray t هو الموتر الفرعي للقيم ذات موضع البداية
(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)
ولها حجمnt x d0 x d1 x ...
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الإخراج <TFloat32> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
ثابت TensorArraySplit | |
الإخراج <TFloat32> | يتدفق () عددي عائم يفرض التسلسل الصحيح للعمليات. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <TFloat32> asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء TensorArraySplit ثابت عام (نطاق النطاق ، مقبض المعامل <؟>، المعامل <؟ يمتد قيمة TType >، المعامل < TInt64 > الأطوال، المعامل < TFloat32 >flowIn)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية TensorArraySplit جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
مقبض | المقبض إلى TensorArray. |
قيمة | الموتر المتسلسل للكتابة إلى TensorArray. |
أطوال | متجه الأطوال، وكيفية تقسيم صفوف القيمة إلى TensorArray. |
flowIn | عددي عائم يفرض التسلسل الصحيح للعمليات. |
عائدات
- مثيل جديد لـ TensorArraySplit