Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: SparseSplit
#include <sparse_ops.h> Podziel SparseTensor na tensory num_split wzdłuż jednego wymiaru.
Streszczenie
Jeśli shape[split_dim] nie jest całkowitą wielokrotnością num_split . Plasterki [0 : shape[split_dim] % num_split] otrzymują jeden dodatkowy wymiar. Na przykład, jeśli split_dim = 1 i num_split = 2 , a wejście to
input_tensor = shape = [2, 7]
[ a d e ]
[b c ]
Graficznie tensory wyjściowe to:
output_tensor[0] = shape = [2, 4]
[ a ]
[b c ]
output_tensor[1] = shape = [2, 3]
[ d e ]
[ ]
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- split_dim: 0-D. Wymiar, wzdłuż którego nastąpi podział. Musi należeć do zakresu
[0, rank(shape)) . - indeksy: tensor 2-D reprezentuje indeksy tensora rzadkiego.
- wartości: Tensor 1-D reprezentuje wartości tensora rzadkiego.
- kształt: 1-D. tensor reprezentuje kształt rzadkiego tensora. indeksy wyjściowe: lista tensorów 1-D reprezentuje indeksy wyjściowych tensorów rzadkich.
- num_split: Liczba sposobów podziału.
Zwroty:
-
OutputList indeksy_wyjściowe -
OutputList wartości_wyjściowe: Lista tensorów 1-D reprezentuje wartości wyjściowych tensorów rzadkich. -
OutputList Output_shape: Lista tensorów 1-D reprezentuje kształt wyjściowych tensorów rzadkich.
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 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```"]]
