SparseSplit

パブリック最終クラスSparseSplit

`SparseTensor` を 1 次元に沿って `num_split` テンソルに分割します。

`shape[split_dim]` が `num_split` の整数倍ではない場合。スライス `[0 :shape[split_dim] % num_split]` は 1 つの追加の次元を取得します。たとえば、`split_dim = 1` および `num_split = 2` で、入力が

input_tensor = 形状 = [2, 7] [ade] [bc]

出力テンソルをグラフィカルに示すと次のようになります。

Output_tensor[0] = 形状 = [2, 4] [ a ] [bc ]

Output_tensor[1] = 形状 = [2, 3] [ de ] [ ]

定数

弦

OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > SparseSplit <T>	create (スコープスコープ、オペランド< TInt64 > splitDim、オペランド< TInt64 > インデックス、オペランド<T> 値、オペランド< TInt64 > 形状、Long numSplit) 新しい SparseSplit 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
リスト<出力< TInt64 >>	出力インデックス()
リスト<出力< TInt64 >>	出力形状() 1 次元テンソルのリストは、出力スパース テンソルの形状を表します。
リスト<出力<T>>	出力値() 1 次元テンソルのリストは、出力スパース テンソルの値を表します。

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.op.RawOpから

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード（）
手術	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード（）
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "SparseSplit"

パブリックメソッド

public static SparseSplit <T> create (スコープスコープ、オペランド<TInt64> splitDim、オペランド<TInt64>インデックス、オペランド<T>値、オペランド<TInt64>形状、Long numSplit)

新しい SparseSplit 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター

範囲	現在のスコープ
分割ディム	0-D。分割する次元。 `[0, Rank(shape))` の範囲内である必要があります。
インデックス	2 次元テンソルは、スパース テンソルのインデックスを表します。
価値観	1 次元テンソルは、スパース テンソルの値を表します。
形	1-D。 tensor はスパース テンソルの形状を表します。出力インデックス: 1 次元テンソルのリストは、出力スパース テンソルのインデックスを表します。
numSplit	分割する方法の数。

戻り値

• SparseSplit の新しいインスタンス

public List< Output < TInt64 >> OutputIndices ()

public List< Output < TInt64 >> OutputShape ()

1 次元テンソルのリストは、出力スパース テンソルの形状を表します。

public List<出力<T>> OutputValues ()

1 次元テンソルのリストは、出力スパース テンソルの値を表します。