tensör akışı:: işlem:: Seyrek Dilim

#include <sparse_ops.h>

start ve size göre bir SparseTensor dilimleyin.

Özet

Örneğin, eğer giriş 

input_tensor = shape = [2, 7]
[    a   d e  ]
[b c          ]

Grafiksel olarak çıkış tensörleri şunlardır: 

sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • endeksler: 2 boyutlu tensör, seyrek tensörün endekslerini temsil eder.
  • değerler: 1-D tensör, seyrek tensörün değerlerini temsil eder.
  • şekil: 1-D. tensör seyrek tensörün şeklini temsil eder.
  • başlangıç: 1-D. tensör dilimin başlangıcını temsil eder.
  • boyut: 1-D. tensör dilimin boyutunu temsil eder. çıkış endeksleri: 1 boyutlu tensörlerin bir listesi, çıkış seyrek tensörlerinin endekslerini temsil eder.

İade:

  • Output çıktı_endeksleri
  • Output çıkış_değerleri: 1 boyutlu tensörlerin bir listesi, çıkış seyrek tensörlerinin değerlerini temsil eder.
  • Output çıktı_şekli: 1 boyutlu tensörlerin bir listesi, çıkış seyrek tensörlerinin şeklini temsil eder.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

SparseSlice (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input start, :: tensorflow::Input size)

Genel özellikler

operation
output_indices
output_shape
output_values

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

çıktı_endeksleri 

::tensorflow::Output output_indices

çıktı_şekli 

::tensorflow::Output output_shape

çıktı_değerleri 

::tensorflow::Output output_values

Kamu işlevleri

Seyrek Dilim

 SparseSlice(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input start,
  ::tensorflow::Input size
)