tensorflow::ops::SparseSlice

#include <sparse_ops.h>

SparseTensor start ​​ve size göre dilimleyin.

Özet

Örneğin, girdi şu ise:

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

Grafiksel olarak çıktı tensörleri şunlardır:

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

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

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • İndeksler: 2 boyutlu tensör, seyrek tensörün indekslerini temsil eder.
  • Değerler: 1 boyutlu tensör, seyrek tensörün değerlerini temsil eder.
  • Şekil: 1 boyutlu. Tensör, seyrek tensörün şeklini temsil eder.
  • Başlangıç: 1 boyutlu tensör, dilimin başlangıcını temsil eder.
  • Boyut: 1 boyutlu tensör, dilimin boyutunu temsil eder. Çıktı indeksleri: 1 boyutlu tensörlerden oluşan bir liste, çıktı seyrek tensörlerinin indekslerini temsil eder.

İadeler:

  • Output output_indeksleri
  • Output çıktısı (output_values): Çıktı seyrek tensörlerinin değerlerini temsil eden 1 boyutlu tensörlerden oluşan bir liste.
  • Output `output_shape`: Çıktı seyrek tensörlerinin şeklini temsil eden 1 boyutlu tensörlerden oluşan bir liste.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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

Genel özellikler

operation
output_indices
output_shape
output_values

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

çıktı_indeksleri 

::tensorflow::Output output_indices

çıktı_şekli 

::tensorflow::Output output_shape

çıktı_değerleri 

::tensorflow::Output output_values

Kamusal işlevler

SeyrekDilim 

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