تدفق التوتر:: العمليات:: شريحة متفرقة
#include <sparse_ops.h> قم بتقطيع SparseTensor بناءً على start size .
ملخص
على سبيل المثال، إذا كان الإدخال
input_tensor = shape = [2, 7] [ a d e ] [b c ]
بيانيا موترات الإخراج هي:
sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4] [ a ] [b c ] sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3] [ d e ] [ ]
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- المؤشرات: يمثل الموتر ثنائي الأبعاد مؤشرات الموتر المتناثر.
- القيم: يمثل الموتر 1-D قيم الموتر المتناثر.
- الشكل: 1-د. يمثل الموتر شكل الموتر المتناثر.
- البداية: 1-د. يمثل الموتر بداية الشريحة.
- الحجم: 1-د. يمثل الموتر حجم الشريحة. مؤشرات الخرج: تمثل قائمة الموترات أحادية الأبعاد مؤشرات الخرج المتناثر.
العوائد:
- مؤشرات الإخراج
Output - قيم إخراج
Output: تمثل قائمة الموترات أحادية الأبعاد قيم موترات الإخراج المتفرقة. -
Output: تمثل قائمة الموترات أحادية الأبعاد شكل موترات الإخراج المتناثرة.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
SparseSlice (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input start, :: tensorflow::Input size) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values | |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
input_indices
::tensorflow::Output output_indices
input_shape
::tensorflow::Output output_shape
input_values
::tensorflow::Output output_values
الوظائف العامة
شريحة متفرقة
SparseSlice( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input values, ::tensorflow::Input shape, ::tensorflow::Input start, ::tensorflow::Input size )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseSlice Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseSlice\n============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nSlice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`.\n\nSummary\n-------\n\nFor example, if the input is \n\n```objective-c\ninput_tensor = shape = [2, 7]\n[ a d e ]\n[b c ]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nGraphically the output tensors are: \n\n```objective-c\nsparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]\n[ a ]\n[b c ]\n\nsparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]\n[ d e ]\n[ ]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- indices: 2-D tensor represents the indices of the sparse tensor.\n- values: 1-D tensor represents the values of the sparse tensor.\n- shape: 1-D. tensor represents the shape of the sparse tensor.\n- start: 1-D. tensor represents the start of the slice.\n- size: 1-D. tensor represents the size of the slice. output indices: A list of 1-D tensors represents the indices of the output sparse tensors.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_indices\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: A list of 1-D tensors represents the values of the output sparse tensors.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_shape: A list of 1-D tensors represents the shape of the output sparse tensors.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseSlice](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_slice_1ae85f2c76a6927e51533cbd7f29023384)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` start, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` size)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_slice_1aed4bb735de50f6dd5197a9c1f1e0c495) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_slice_1aaecbd9e39db620d14102a63edfcd268b) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_slice_1a9bb1a626ae5c8aba33b1fc1faad36c60) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_slice_1ac1c6b7424ce33a53834c6c362ae8790a) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_indices\n``` \n\n### output_shape\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_shape\n``` \n\n### output_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseSlice\n\n```gdscript\n SparseSlice(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input values,\n ::tensorflow::Input shape,\n ::tensorflow::Input start,\n ::tensorflow::Input size\n)\n```"]]