tensorflow:: ops:: SparseSlice

#include <sparse_ops.h>

Pokrój SparseTensor na podstawie start i size .

Streszczenie

Na przykład, jeśli dane wejściowe to

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

Graficznie tensory wyjściowe to:

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

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

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • indeksy: tensor 2-D reprezentuje indeksy tensora rzadkiego.
  • wartości: tensor 1-D reprezentuje wartości tensora rzadkiego.
  • kształt: 1-D. tensor reprezentuje kształt rzadkiego tensora.
  • początek: 1-D. tensor reprezentuje początek wycinka.
  • rozmiar: 1-D. tensor reprezentuje rozmiar plasterka. indeksy wyjściowe: lista tensorów 1-D reprezentuje indeksy wyjściowych tensorów rzadkich.

Zwroty:

  • Output indeksy_wyjściowe
  • Output wartości_wyjściowe: Lista tensorów 1-D reprezentuje wartości wyjściowych tensorów rzadkich.
  • Output kształt_wyjściowy: Lista tensorów 1-D reprezentuje kształt wyjściowych tensorów rzadkich.

Konstruktory i destruktory

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

Atrybuty publiczne

operation
output_indices
output_shape
output_values

Atrybuty publiczne

działanie 

Operation operation

indeksy_wyjściowe 

::tensorflow::Output output_indices

kształt_wyjściowy 

::tensorflow::Output output_shape

wartości_wyjściowe 

::tensorflow::Output output_values

Funkcje publiczne

SparseSlice 

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