จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: บันทึกสไลซ์
#include <io_ops.h> บันทึกชิ้นส่วนเทนเซอร์อินพุตลงในดิสก์
สรุป
สิ่งนี้เหมือนกับ Save ยกเว้นว่าเทนเซอร์สามารถแสดงรายการในไฟล์ที่บันทึกเป็นส่วนของเทนเซอร์ที่ใหญ่กว่าได้ shapes_and_slices ระบุรูปร่างของเทนเซอร์ที่ใหญ่กว่าและสไลซ์ที่เทนเซอร์นี้ครอบคลุม shapes_and_slices ต้องมีองค์ประกอบมากเท่ากับ tensor_names
องค์ประกอบของอินพุต shapes_and_slices ต้องเป็น:
- สตริงว่าง ซึ่งในกรณีนี้เทนเซอร์ที่เกี่ยวข้องจะถูกบันทึกตามปกติ
- สตริงในรูปแบบ
dim0 dim1 ... dimN-1 slice-spec โดยที่ dimI คือขนาดของเทนเซอร์ที่ใหญ่กว่า และ slice-spec จะระบุว่าเทนเซอร์ครอบคลุมส่วนใดบ้างเพื่อบันทึก
slice-spec นั้นเป็น : -separated list: slice0:slice1:...:sliceN-1 โดยที่แต่ละ sliceI เป็นอย่างใดอย่างหนึ่ง:
- สตริง
- หมายความว่าส่วนนั้นครอบคลุมดัชนีทั้งหมดของมิตินี้ -
start,length โดยที่ start และ length เป็นจำนวนเต็ม ในกรณีนั้น ชิ้นจะครอบคลุมดัชนี length เริ่มต้นที่ start
ดูเพิ่มเติม Save
ข้อโต้แย้ง:
- ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
- ชื่อไฟล์: ต้องมีองค์ประกอบเดียว ชื่อของไฟล์ที่เราเขียนเทนเซอร์
- tensor_names: รูปร่าง
[N] ชื่อของเทนเซอร์ที่จะบันทึก - shapes_and_slices: รูปร่าง
[N] ข้อกำหนดรูปร่างและชิ้นที่จะใช้เมื่อบันทึกเทนเซอร์ - ข้อมูล:
N มีเทนเซอร์ที่จะบันทึก
ผลตอบแทน:
คุณลักษณะสาธารณะ
งานสาธารณะ
ตัวดำเนินการ::เทนเซอร์โฟลว์::การทำงาน
operator::tensorflow::Operation() const
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 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```"]]
