fluxo tensor:: ops:: Fatia esparsa

#include <sparse_ops.h>

Fatie um SparseTensor com base no start e size .

Resumo

Por exemplo, se a entrada for

input_tensor = shape = [2, 7]
[    a   d e  ]
[b c          ]

Graficamente, os tensores de saída são:

sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

Argumentos:

  • escopo: um objeto Escopo
  • índices: o tensor 2-D representa os índices do tensor esparso.
  • valores: o tensor 1-D representa os valores do tensor esparso.
  • forma: 1-D. tensor representa a forma do tensor esparso.
  • início: 1-D. tensor representa o início da fatia.
  • tamanho: 1-D. tensor representa o tamanho da fatia. índices de saída: uma lista de tensores 1-D representa os índices dos tensores esparsos de saída.

Retorna:

  • Output output_indices
  • Output_values Output : uma lista de tensores 1-D representa os valores dos tensores esparsos de saída.
  • Output output_shape: uma lista de tensores 1-D representa a forma dos tensores esparsos de saída.

Construtores e Destruidores

SparseSlice (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input start, :: tensorflow::Input size)

Atributos públicos

operation
output_indices
output_shape
output_values

Atributos públicos

operação 

Operation operation

índices_de_saída 

::tensorflow::Output output_indices

forma_saída 

::tensorflow::Output output_shape

valores_saída 

::tensorflow::Output output_values

Funções públicas

Fatia esparsa 

 SparseSlice(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input start,
  ::tensorflow::Input size
)