tensorflow::ops::SparseSplit

#include <sparse_ops.h>

แบ่ง SparseTensor ออกเป็น num_split tensors ตามมิติเดียว

สรุป

ถ้า shape[split_dim] ไม่ใช่จำนวนเต็มเท่าของ num_split Slices [0 : shape[split_dim] % num_split] จะมีมิติเพิ่มมาอีกหนึ่งมิติ ตัวอย่างเช่น ถ้า split_dim = 1 และ num_split = 2 และข้อมูลที่ป้อนเข้ามาคือ

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

เทนเซอร์ผลลัพธ์ที่แสดงในกราฟมีดังนี้:

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

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

ข้อโต้แย้ง:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • split_dim: 0 มิติ มิติที่จะใช้ในการแบ่ง ต้องอยู่ในช่วง [0, rank(shape))
  • ดัชนี: เทนเซอร์ 2 มิติ แสดงถึงดัชนีของเทนเซอร์แบบเบาบาง
  • ค่า: เทนเซอร์ 1 มิติ แสดงถึงค่าของเทนเซอร์แบบเบาบาง
  • รูปร่าง: เทนเซอร์ 1 มิติ แสดงถึงรูปร่างของเทนเซอร์แบบสปาร์ส ดัชนีเอาต์พุต: รายการของเทนเซอร์ 1 มิติ แสดงถึงดัชนีของเทนเซอร์แบบสปาร์สที่เป็นเอาต์พุต
  • num_split: จำนวนวิธีที่จะแบ่ง

การส่งคืนสินค้า:

  • OutputList ผลลัพธ์ ดัชนีผลลัพธ์
  • OutputList output_values: รายการของเทนเซอร์ 1 มิติ ที่แสดงค่าของเทนเซอร์แบบสปาร์สที่เป็นผลลัพธ์
  • OutputList output_shape: รายการของเทนเซอร์ 1 มิติที่แสดงถึงรูปร่างของเทนเซอร์แบบสปาร์สที่เป็นผลลัพธ์

ตัวสร้างและตัวทำลาย

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

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
output_indices
output_shape
output_values

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ 

Operation operation

ดัชนีเอาต์พุต 

::tensorflow::OutputList output_indices

รูปทรงเอาต์พุต 

::tensorflow::OutputList output_shape

ค่าเอาต์พุต 

::tensorflow::OutputList output_values

หน้าที่สาธารณะ

สปาร์สปลิต 

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