सार्वजनिक अंतिम वर्ग स्पार्सस्लाइस
`प्रारंभ` और `आकार` के आधार पर `SparseTensor` को काटें।
उदाहरण के लिए, यदि इनपुट है
इनपुट_टेंसर = आकार = [2, 7] [एडीई] [बीसी]
ग्राफ़िक रूप से आउटपुट टेंसर हैं:
sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = आकार = [2, 4] [ए] [बीसी]
sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = आकार = [2, 3] [ डी ] [ ]
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर <टी टीटाइप > स्पार्सस्लाइस <टी> का विस्तार करता है | |
| आउटपुट <TInt64> | |
| आउटपुट <TInt64> | आउटपुटशेप () 1-डी टेंसरों की एक सूची आउटपुट विरल टेंसरों के आकार का प्रतिनिधित्व करती है। |
| आउटपुट <T> | आउटपुटवैल्यू () 1-डी टेंसरों की एक सूची आउटपुट विरल टेंसरों के मूल्यों का प्रतिनिधित्व करती है। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "स्पार्सस्लाइस"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक स्पार्सस्लाइस <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < टीआईएनटी64 > सूचकांक, ऑपरेंड <टी> मान, ऑपरेंड < टीआईएनटी64 > आकार, ऑपरेंड < टीआईएनटी64 > प्रारंभ, ऑपरेंड < टीआईएनटी64 > आकार)
एक नए स्पार्सस्लाइस ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| सूचकांक | 2-डी टेंसर विरल टेंसर के सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करता है। |
| मान | 1-डी टेंसर विरल टेंसर के मानों का प्रतिनिधित्व करता है। |
| आकार | 1-डी. टेंसर विरल टेंसर के आकार का प्रतिनिधित्व करता है। |
| शुरू | 1-डी. टेंसर स्लाइस की शुरुआत का प्रतिनिधित्व करता है। |
| आकार | 1-डी. टेंसर स्लाइस के आकार का प्रतिनिधित्व करता है। आउटपुट सूचकांक: 1-डी टेंसरों की एक सूची आउटपुट विरल टेंसरों के सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करती है। |
रिटर्न
- स्पार्सस्लाइस का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <TInt64> आउटपुटशेप ()
1-डी टेंसरों की एक सूची आउटपुट विरल टेंसरों के आकार का प्रतिनिधित्व करती है।
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुटवैल्यू ()
1-डी टेंसरों की एक सूची आउटपुट विरल टेंसरों के मूल्यों का प्रतिनिधित्व करती है।