flux tensoriel : : opérations : : Tranche clairsemée

#include <sparse_ops.h>

Découpez un SparseTensor en fonction du start et size .

Résumé

Par exemple, si l'entrée est 

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

Graphiquement les tenseurs de sortie sont : 

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

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

Arguments:

  • scope : un objet Scope
  • indices : le tenseur 2D représente les indices du tenseur clairsemé.
  • valeurs : le tenseur 1-D représente les valeurs du tenseur clairsemé.
  • forme : 1-D. le tenseur représente la forme du tenseur clairsemé.
  • début : 1-D. le tenseur représente le début de la tranche.
  • taille : 1-D. le tenseur représente la taille de la tranche. indices de sortie : une liste de tenseurs 1-D représente les indices des tenseurs clairsemés de sortie.

Retour:

  • Output indice_sortie
  • Valeurs_de_sortie Output : une liste de tenseurs 1D représente les valeurs des tenseurs clairsemés en sortie.
  • Output output_shape : une liste de tenseurs 1D représente la forme des tenseurs clairsemés en sortie.

Constructeurs et Destructeurs

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

Attributs publics

operation
output_indices
output_shape
output_values

Attributs publics

opération

Operation operation

indices_de sortie

::tensorflow::Output output_indices

forme_de sortie

::tensorflow::Output output_shape

valeurs_de sortie

::tensorflow::Output output_values

Fonctions publiques

Tranche clairsemée

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