tensorflow:: אופס:: SparseSplit
#include <sparse_ops.h> פיצול SparseTensor לטנזורים num_split לאורך מימד אחד.
תַקצִיר
אם shape[split_dim] אינה כפולה שלמה של num_split . פרוסות [0 : shape[split_dim] % num_split] מקבל מימד אחד נוסף. לדוגמה, אם split_dim = 1 ו- num_split = 2 והקלט הוא
input_tensor = shape = [2, 7] [ a d e ] [b c ]
מבחינה גרפית טנסורי הפלט הם:
output_tensor[0] = shape = [2, 4] [ a ] [b c ] output_tensor[1] = shape = [2, 3] [ d e ] [ ]
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- split_dim: 0-D. הממד שלאורכו לפצל. חייב להיות בטווח
[0, rank(shape)). - מדדים: טנזור דו-ממדי מייצג את המדדים של הטנזור הדליל.
- ערכים: טנזור 1-D מייצג את ערכי הטנזור הדליל.
- צורה: 1-D. טנסור מייצג את צורת הטנסור הדליל. מדדי פלט: רשימה של טנסור 1-D מייצגת את המדדים של טנסור הפלט הדל.
- num_split: מספר הדרכים לפיצול.
החזרות:
-
OutputListoutput_indexes -
OutputListoutput_values: רשימה של טנסור 1-D מייצגת את הערכים של טנסור הפלט הדל. -
OutputListoutput_shape: רשימה של טנסור 1-D מייצגת את הצורה של טנסור הפלט הדל.
בנאים והורסים | |
|---|---|
SparseSplit (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input split_dim, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, int64 num_split) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
output_indexe
::tensorflow::OutputList output_indices
output_shape
::tensorflow::OutputList output_shape
output_values
::tensorflow::OutputList output_values
תפקידים ציבוריים
SparseSplit
SparseSplit( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input split_dim, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input values, ::tensorflow::Input shape, int64 num_split )
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-25 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-25 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseSplit Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseSplit\n============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nSplit a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension.\n\nSummary\n-------\n\nIf the `shape[split_dim]` is not an integer multiple of `num_split`. Slices `[0 : shape[split_dim] % num_split]` gets one extra dimension. For example, if `split_dim = 1` and `num_split = 2` and the input is \n\n```objective-c\ninput_tensor = shape = [2, 7]\n[ a d e ]\n[b c ]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nGraphically the output tensors are: \n\n```objective-c\noutput_tensor[0] = shape = [2, 4]\n[ a ]\n[b c ]\n\noutput_tensor[1] = shape = [2, 3]\n[ d e ]\n[ ]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- split_dim: 0-D. The dimension along which to split. Must be in the range `[0, rank(shape))`.\n- indices: 2-D tensor represents the indices of the sparse tensor.\n- values: 1-D tensor represents the values of the sparse tensor.\n- shape: 1-D. tensor represents the shape of the sparse tensor. output indices: A list of 1-D tensors represents the indices of the output sparse tensors.\n- num_split: The number of ways to split.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- `OutputList` output_indices\n- `OutputList` output_values: A list of 1-D tensors represents the values of the output sparse tensors.\n- `OutputList` output_shape: A list of 1-D tensors represents the shape of the output sparse tensors.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseSplit](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_split_1a321e452a28531c13e1804a67073d0d86)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` split_dim, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shape, int64 num_split)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_split_1a2974c5fbf83913d7d9f9efaad3748136) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_split_1aa34695e1d3350589e31496300ce37439) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r1.15/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_split_1aaadf678ffb2ceae9b4a3a71e743c04e4) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r1.15/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_split_1a16af03b2decbe6d8c2b506f3e48dca4a) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r1.15/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList output_indices\n``` \n\n### output_shape\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList output_shape\n``` \n\n### output_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList output_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseSplit\n\n```gdscript\n SparseSplit(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input split_dim,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input values,\n ::tensorflow::Input shape,\n int64 num_split\n)\n```"]]