SparseSlice

공개 최종 클래스 SparseSlice

`start`와 `size`를 기준으로 `SparseTensor`를 슬라이스합니다.

예를 들어, 입력이 다음과 같은 경우

input_tensor = 모양 = [2, 7] [ ade ] [bc ]

그래픽적으로 출력 텐서는 다음과 같습니다.

sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = 모양 = [2, 4] [ a ] ​​[bc ]

sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = 모양 = [2, 3] [ de ] [ ]

상수

끈

OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > SparseSlice <T>	생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > 인덱스, 피연산자 <T> 값, 피연산자 < TInt64 > 모양, 피연산자 < TInt64 > 시작, 피연산자 < TInt64 > 크기) 새로운 SparseSlice 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TInt64 >	출력 인덱스 ()
출력 < TInt64 >	출력모양 () 1차원 텐서 목록은 출력 희소 텐서의 모양을 나타냅니다.
출력 <T>	출력값 () 1차원 텐서 목록은 출력 희소 텐서의 값을 나타냅니다.

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 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 org.tensorflow.op.Op 에서

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SparseSlice"

공개 방법

public static SparseSlice <T> create ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > 인덱스, 피연산자 <T> 값, 피연산자 < TInt64 > 모양, 피연산자 < TInt64 > 시작, 피연산자 < TInt64 > 크기)

새로운 SparseSlice 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
지수	2차원 텐서는 희소 텐서의 인덱스를 나타냅니다.
가치	1차원 텐서는 희소 텐서의 값을 나타냅니다.
모양	1-D. 텐서는 희소 텐서의 모양을 나타냅니다.
시작	1-D. 텐서는 슬라이스의 시작을 나타냅니다.
크기	1-D. 텐서는 슬라이스의 크기를 나타냅니다. 출력 인덱스: 1차원 텐서 목록은 출력 희소 텐서의 인덱스를 나타냅니다.

보고

• SparseSlice의 새 인스턴스

공개 출력 <TInt64> outputIndices ()

공개 출력 <TInt64> outputShape ()

1차원 텐서 목록은 출력 희소 텐서의 모양을 나타냅니다.

공개 출력 <T> 출력값 ()

1차원 텐서 목록은 출력 희소 텐서의 값을 나타냅니다.