tensorflow:: ops:: SparseSlice

#include <sparse_ops.h>

פרוסות SparseTensor בהתבסס על start size .

תַקצִיר

לדוגמה, אם הקלט הוא

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

מבחינה גרפית, טנזורי הפלט הם:

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

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

טיעונים:

• היקף: אובייקט היקף
• אינדקסים: טנזור דו-ממדי מייצג את האינדקסים של הטנזור הדליל.
• ערכים: טנזור חד-ממדי מייצג את ערכי הטנזור הדליל.
• צורה: טנזור חד-ממדי מייצג את צורת הטנזור הדליל.
• התחלה: טנזור חד-ממדי מייצג את תחילת הפרוסה.
• גודל: טנזור חד-ממדי מייצג את גודל הפרוסה. אינדקסי פלט: רשימה של טנזורים חד-ממדיים מייצגים את האינדקסים של טנזורי הדלילים של הפלט.

החזרות:

• Output
• Output output_values: רשימה של טנזורים חד-ממדיים מייצגים את הערכים של טנזורים דלילים בפלט.
• Output output_shape: רשימה של טנזורים חד-ממדיים מייצגים את צורת הטנזורים הדלילים של הפלט.

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

מאפיינים ציבוריים
operation	Operation
output_indices	:: tensorflow::Output
output_shape	:: tensorflow::Output
output_values	:: tensorflow::Output

מאפיינים ציבוריים

מִבצָע

Operation operation

מדדי_פלט

::tensorflow::Output output_indices

צורת_פלט

::tensorflow::Output output_shape

ערכי_פלט

::tensorflow::Output output_values

תפקידים ציבוריים

פרוסה דלילה

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