Разделите данные из входного значения на элементы TensorArray.
Предполагая, что `длины` принимают значения
(n0, n1, ..., n(T-1))
и эта «ценность» имеет форму(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...)
,это разбивает значения на TensorArray с T-тензорами.
Индекс TensorArray t будет субтензором значений с начальной позицией.
(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)
и имеющий размер nt x d0 x d1 x ...
Константы
Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
Вывод <TFloat32> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
статический TensorArraySplit | |
Вывод <TFloat32> | потокВыход () Скаляр с плавающей точкой, обеспечивающий правильную цепочку операций. |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
публичный вывод <TFloat32> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static TensorArraySplit create (область области действия , операнд <?> дескриптор, операнд <? расширяет значение TType >, операнд <TInt64> длины, операнд < TFloat32 > flowIn)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию TensorArraySplit.
Параметры
объем | текущий объем |
---|---|
ручка | Дескриптор TensorArray. |
ценить | Объединенный тензор для записи в TensorArray. |
длины | Вектор длин, как разделить строки значений на TensorArray. |
потокВход | Скаляр с плавающей точкой, обеспечивающий правильную цепочку операций. |
Возврат
- новый экземпляр TensorArraySplit
публичный вывод <TFloat32> flowOut ()
Скаляр с плавающей точкой, обеспечивающий правильную цепочку операций.