tensorflow::ops::SparseSlice

#include <sparse_ops.h>

Разрежьте SparseTensor на части, основываясь на start и size .

Краткое содержание

Например, если входные данные — это

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

Графически выходные тензоры выглядят следующим образом:

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

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

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • Индексы: двумерный тензор представляет индексы разреженного тензора.
  • значения: одномерный тензор представляет значения разреженного тензора.
  • shape: 1-D. tensor представляет форму разреженного тензора.
  • начало: одномерный тензор представляет начало среза.
  • Размер: одномерный тензор, представляющий размер среза. Выходные индексы: список одномерных тензоров, представляющий индексы выходных разреженных тензоров.

Возвращает:

  • Output output_indices
  • Output значения output_values: список одномерных тензоров, представляющий значения выходных разреженных тензоров.
  • Output данные output_shape: Список одномерных тензоров, представляющий форму выходных разреженных тензоров.

Конструкторы и Деструкторы

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

Общедоступные атрибуты

operation
output_indices
output_shape
output_values

Общедоступные атрибуты

операция 

Operation operation

выходные_индексы 

::tensorflow::Output output_indices

форма_выхода 

::tensorflow::Output output_shape

выходные значения 

::tensorflow::Output output_values

Общественные функции

SparseSlice 

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