تدفق التوتر:: العمليات:: شريحة متفرقة
#include <sparse_ops.h> قم بتقطيع SparseTensor بناءً على start size .
ملخص
على سبيل المثال، إذا كان الإدخال
input_tensor = shape = [2, 7]
[ a d e ]
[b c ]
بيانيا موترات الإخراج هي:
sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]
[ a ]
[b c ]
sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]
[ d e ]
[ ]
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- المؤشرات: يمثل الموتر ثنائي الأبعاد مؤشرات الموتر المتناثر.
- القيم: يمثل الموتر 1-D قيم الموتر المتناثر.
- الشكل: 1-د. يمثل الموتر شكل الموتر المتناثر.
- البداية: 1-د. يمثل الموتر بداية الشريحة.
- الحجم: 1-د. يمثل الموتر حجم الشريحة. مؤشرات الخرج: تمثل قائمة الموترات أحادية الأبعاد مؤشرات الخرج المتناثر.
العوائد:
- مؤشرات الإخراج
Output - قيم إخراج
Output: تمثل قائمة الموترات أحادية الأبعاد قيم موترات الإخراج المتفرقة. -
Output: تمثل قائمة الموترات أحادية الأبعاد شكل موترات الإخراج المتناثرة.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
SparseSlice (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input start, :: tensorflow::Input size) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values | |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
input_indices
::tensorflow::Output output_indices
input_shape
::tensorflow::Output output_shape
input_values
::tensorflow::Output output_values
الوظائف العامة
شريحة متفرقة
SparseSlice(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input indices,
::tensorflow::Input values,
::tensorflow::Input shape,
::tensorflow::Input start,
::tensorflow::Input size
)