tensor akışı:: işlem:: Dinamik Bölüm
#include <data_flow_ops.h> partitions dizinleri kullanarak data num_partitions tensörlere böler.
Özet
partitions.ndim boyutundaki her dizin tuple js için, dilim data[js, ...] outputs[partitions[js]] nin parçası haline gelir. partitions[js] = i olan dilimler, js sözlüksel sırasına göre outputs[i] ye yerleştirilir ve outputs[i] nin ilk boyutu, i eşit partitions girişlerin sayısıdır. Ayrıntılı olarak,
outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]
outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])
data.shape partitions.shape ile başlamalıdır.
Örneğin:
# Scalar partitions.
partitions = 1
num_partitions = 2
data = [10, 20]
outputs[0] = [] # Empty with shape [0, 2]
outputs[1] = [[10, 20]] # Vector partitions.
partitions = [0, 0, 1, 1, 0]
num_partitions = 2
data = [10, 20, 30, 40, 50]
outputs[0] = [10, 20, 50]
outputs[1] = [30, 40] Bölümlerin nasıl tekrar birleştirileceğine ilişkin bir örnek için dynamic_stitch bakın.

Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- bölümler: Herhangi bir şekil.
[0, num_partitions)aralığındaki dizinler. - num_partitions: Çıktısı alınacak bölüm sayısı.
İade:
-
OutputList: Çıkış tensörü.
Yapıcılar ve Yıkıcılar | |
|---|---|
DynamicPartition (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input partitions, int64 num_partitions) |
Genel özellikler | |
|---|---|
operation | |
outputs | |
Kamu işlevleri | |
|---|---|
operator[] (size_t index) const | |
Genel özellikler
operasyon
Operation operation
çıktılar
::tensorflow::OutputList outputs
Kamu işlevleri
Dinamik Bölüm
DynamicPartition( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input partitions, int64 num_partitions )
operatör[]
::tensorflow::Output operator[]( size_t index ) const