tensorflow::ops::SparseSplit

#include <sparse_ops.h>

Разделите SparseTensor на num_split тензоров по одному измерению.

Краткое содержание

Если shape[split_dim] не является целым кратным num_split , то срезы [0 : shape[split_dim] % num_split] получают одно дополнительное измерение. Например, если split_dim = 1 и num_split = 2 , а входные данные —

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

Графически выходные тензоры выглядят следующим образом:

output_tensor[0] = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

output_tensor[1] = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • split_dim: 0-мерное измерение, по которому следует выполнить разделение. Должно находиться в диапазоне [0, rank(shape)) .
  • Индексы: двумерный тензор представляет индексы разреженного тензора.
  • значения: одномерный тензор представляет значения разреженного тензора.
  • shape: 1-мерный тензор, представляющий форму разреженного тензора. output indices: Список одномерных тензоров, представляющий индексы выходных разреженных тензоров.
  • num_split: Количество способов разделения.

Возвращает:

  • OutputList output_indices
  • OutputList output_values: Список одномерных тензоров, представляющий значения выходных разреженных тензоров.
  • OutputList output_shape: Список одномерных тензоров, представляющий форму выходных разреженных тензоров.

Конструкторы и Деструкторы

SparseSplit (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input split_dim, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, int64 num_split)

Общедоступные атрибуты

operation
output_indices
output_shape
output_values

Общедоступные атрибуты

операция 

Operation operation

выходные_индексы 

::tensorflow::OutputList output_indices

форма_выхода 

::tensorflow::OutputList output_shape

выходные значения 

::tensorflow::OutputList output_values

Общественные функции

РазреженноеРазделение 

 SparseSplit(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input split_dim,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  int64 num_split
)