تدفق التوتر:: العمليات:: متفرق

#include <sparse_ops.h>

قم بتقسيم SparseTensor إلى موترات num_split بطول بُعد واحد.

ملخص

إذا كان shape[split_dim] ليس عددًا صحيحًا مضاعفًا لـ num_split . الشرائح [0 : shape[split_dim] % num_split] تحصل على بُعد إضافي واحد. على سبيل المثال، إذا كان split_dim = 1 و num_split = 2 وكان الإدخال هو

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

بيانيا موترات الإخراج هي:

output_tensor[0] = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

output_tensor[1] = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • Split_dim: 0-D. البعد الذي يمكن تقسيمه. يجب أن يكون في النطاق [0, rank(shape)) .
  • المؤشرات: يمثل الموتر ثنائي الأبعاد مؤشرات الموتر المتناثر.
  • القيم: يمثل الموتر 1-D قيم الموتر المتناثر.
  • الشكل: 1-د. يمثل الموتر شكل الموتر المتناثر. مؤشرات الخرج: تمثل قائمة الموترات أحادية الأبعاد مؤشرات الخرج المتناثر.
  • num_split: عدد طرق التقسيم.

العوائد:

  • OutputList Output_indices
  • OutputList Output_values: تمثل قائمة الموترات أحادية الأبعاد قيم موترات الإخراج المتفرقة.
  • OutputList Output_shape: تمثل قائمة الموترات أحادية الأبعاد شكل موترات الإخراج المتفرقة.

البنائين والمدمرين

SparseSplit (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input split_dim, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, int64 num_split)

الصفات العامة

operation
output_indices
output_shape
output_values

الصفات العامة

عملية 

Operation operation

input_indices 

::tensorflow::OutputList output_indices

input_shape 

::tensorflow::OutputList output_shape

input_values 

::tensorflow::OutputList output_values

الوظائف العامة

متفرق 

 SparseSplit(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input split_dim,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  int64 num_split
)