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flujo tensor:: operaciones:: Guardar rebanadas
#include <io_ops.h> Guarda los cortes de tensores de entrada en el disco.
Resumen
Esto es como Save excepto que los tensores se pueden enumerar en el archivo guardado como una porción de un tensor más grande. shapes_and_slices especifica la forma del tensor más grande y el segmento que cubre este tensor. shapes_and_slices debe tener tantos elementos como tensor_names .
Los elementos de la entrada shapes_and_slices deben ser:
- La cadena vacía, en cuyo caso el tensor correspondiente se guarda normalmente.
- Una cadena de la forma
dim0 dim1 ... dimN-1 slice-spec donde dimI son las dimensiones del tensor más grande y especificaciones slice-spec especifica qué parte está cubierta por el tensor para guardar.
slice-spec en sí es una : lista separada: slice0:slice1:...:sliceN-1 donde cada sliceI es:
- La cadena
- lo que significa que el segmento cubre todos los índices de esta dimensión. -
start,length donde start y length son números enteros. En ese caso, el segmento cubre los índices length comenzando en start .
Véase también Save .
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- nombre de archivo: Debe tener un solo elemento. El nombre del archivo en el que escribimos el tensor.
- tensor_names: Forma
[N] . Los nombres de los tensores que se guardarán. - formas_y_slices: Forma
[N] . Las formas y especificaciones de corte que se utilizarán al guardar los tensores. - datos:
N tensores para guardar.
Devoluciones:
Atributos públicos
Funciones públicas
operador::tensorflow::Operación
operator::tensorflow::Operation() const
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Última actualización: 2025-07-26 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-26 (UTC)."],[],[],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```"]]
