সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: সেভ স্লাইস
#include <io_ops.h> ডিস্কে ইনপুট টেনসরের স্লাইস সংরক্ষণ করে।
সারাংশ
এটি Save মতই যে টেনসরগুলিকে একটি বড় টেনসরের একটি স্লাইস হিসাবে সংরক্ষিত ফাইলে তালিকাভুক্ত করা যেতে পারে। shapes_and_slices বৃহত্তর টেনসরের আকৃতি এবং এই টেনসরটি যে স্লাইসটি কভার করে তা নির্দিষ্ট করে। shapes_and_slices tensor_names মতো অনেকগুলি উপাদান থাকতে হবে।
shapes_and_slices ইনপুটের উপাদানগুলি অবশ্যই হতে হবে:
- খালি স্ট্রিং, যে ক্ষেত্রে সংশ্লিষ্ট টেনসর সাধারণত সংরক্ষিত হয়।
-
dim0 dim1 ... dimN-1 slice-spec যেখানে dimI হল বৃহত্তর টেনসরের মাত্রা এবং slice-spec নির্দিষ্ট করে যে কোন অংশটি সংরক্ষণ করতে টেনসর দ্বারা আচ্ছাদিত করা হয়েছে।
slice-spec নিজেই একটি : -বিচ্ছিন্ন তালিকা: slice0:slice1:...:sliceN-1 যেখানে প্রতিটি sliceI হয়:
- স্ট্রিং
- এর অর্থ হল স্লাইসটি এই মাত্রার সমস্ত সূচককে কভার করে -
start,length যেখানে start এবং length পূর্ণসংখ্যা। সেই ক্ষেত্রে স্লাইসটি start থেকে শুরু করে length সূচকগুলিকে কভার করে।
এছাড়াও দেখুন Save .
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- ফাইলের নাম: একটি একক উপাদান থাকতে হবে। যে ফাইলে আমরা টেনসর লিখি তার নাম।
- tensor_names: আকৃতি
[N] । টেনসরগুলোর নাম সংরক্ষণ করতে হবে। - আকার_এবং_স্লাইস: আকৃতি
[N] । টেনসরগুলি সংরক্ষণ করার সময় ব্যবহার করার জন্য আকার এবং স্লাইস স্পেসিফিকেশন। - ডেটা: সংরক্ষণ করতে
N টেনসর।
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
অপারেটর::টেনসরফ্লো::অপারেশন
operator::tensorflow::Operation() const
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SaveSlices Class Reference\n\ntensorflow::ops::SaveSlices\n===========================\n\n`#include \u003cio_ops.h\u003e`\n\nSaves input tensors slices to disk.\n\nSummary\n-------\n\nThis is like [Save](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/save#classtensorflow_1_1ops_1_1_save) except that tensors can be listed in the saved file as being a slice of a larger tensor. `shapes_and_slices` specifies the shape of the larger tensor and the slice that this tensor covers. `shapes_and_slices` must have as many elements as `tensor_names`.\n\nElements of the `shapes_and_slices` input must either be:\n\n\n- The empty string, in which case the corresponding tensor is saved normally.\n- A string of the form `dim0 dim1 ... dimN-1 slice-spec` where the `dimI` are the dimensions of the larger tensor and `slice-spec` specifies what part is covered by the tensor to save.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n`slice-spec` itself is a `:`-separated list: `slice0:slice1:...:sliceN-1` where each `sliceI` is either:\n\n\n- The string `-` meaning that the slice covers all indices of this dimension\n- `start,length` where `start` and `length` are integers. In that case the slice covers `length` indices starting at `start`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSee also [Save](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/save#classtensorflow_1_1ops_1_1_save).\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- filename: Must have a single element. The name of the file to which we write the tensor.\n- tensor_names: Shape `[N]`. The names of the tensors to be saved.\n- shapes_and_slices: Shape `[N]`. The shapes and slice specifications to use when saving the tensors.\n- data: `N` tensors to save.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SaveSlices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_slices_1a348703b8b3b5deaa67138609a3e7fa0c)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filename, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` tensor_names, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shapes_and_slices, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` data)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_slices_1a0ef740836d01295141e4a0c6cfc9d4a2) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_slices_1a31b63fe266dfcc7f28eae47f400212b3)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SaveSlices\n\n```gdscript\n SaveSlices(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input filename,\n ::tensorflow::Input tensor_names,\n ::tensorflow::Input shapes_and_slices,\n ::tensorflow::InputList data\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n```"]]
