Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: Сохранить фрагменты
#include <io_ops.h> Сохраняет фрагменты входных тензоров на диск.
Краткое содержание
Это похоже на Save , за исключением того, что тензоры могут быть указаны в сохраненном файле как часть большего тензора. shapes_and_slices определяет форму большего тензора и среза, который покрывает этот тензор. shapes_and_slices должно содержать столько же элементов, сколько tensor_names .
Элементы входных данных shapes_and_slices должны быть:
- Пустая строка, в этом случае соответствующий тензор сохраняется обычным образом.
- Строка вида
dim0 dim1 ... dimN-1 slice-spec , где dimI — это размеры большего тензора, а slice-spec указывает, какую часть покрывает тензор, который нужно сохранить.
slice-spec сама по себе представляет собой список, разделенный : - срезом: slice0:slice1:...:sliceN-1 , где каждый sliceI имеет либо:
- Строка
- означает, что срез охватывает все индексы этого измерения. -
start,length , где start и length — целые числа. В этом случае срез охватывает индексы length , начиная с start .
См. также Save .
Аргументы:
- область: объект области.
- имя файла: должно состоять из одного элемента. Имя файла, в который мы записываем тензор.
- tensor_names: Форма
[N] . Имена тензоров, которые нужно сохранить. - shape_and_slices: Форма
[N] . Спецификации форм и срезов, которые будут использоваться при сохранении тензоров. - данные:
N тензоров для сохранения.
Возврат:
Публичные атрибуты
Общественные функции
оператор::tensorflow::Операция
operator::tensorflow::Operation() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 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```"]]
