tensorflow::ops::SparseSlice

#include <sparse_ops.h>

Fatie um SparseTensor com base no start e size .

Resumo

Por exemplo, se a entrada for

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

Graficamente, os tensores de saída são:

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

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

Argumentos:

  • escopo: Um objeto de escopo
  • índices: O tensor 2D representa os índices do tensor esparso.
  • Valores: o tensor unidimensional representa os valores do tensor esparso.
  • Forma: 1-D. O tensor representa a forma do tensor esparso.
  • Início: 1-D. O tensor representa o início da fatia.
  • Tamanho: 1-D. O tensor representa o tamanho da fatia. Índices de saída: Uma lista de tensores 1-D representa os índices dos tensores esparsos de saída.

Devoluções:

  • Output output_indices
  • Output output_values: Uma lista de tensores unidimensionais que representa os valores dos tensores esparsos de saída.
  • Output output_shape: Uma lista de tensores unidimensionais que representa o formato dos tensores esparsos de saída.

Construtores e Destrutores

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

Atributos públicos

operation
output_indices
output_shape
output_values

Atributos públicos

operação 

Operation operation

índices_de_saída 

::tensorflow::Output output_indices

formato_de_saída 

::tensorflow::Output output_shape

valores_de_saída 

::tensorflow::Output output_values

Funções públicas

SparseSlice 

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