tensorflow::ops::SparseSplit

#include <sparse_ops.h>

Bir SparseTensor tek bir boyut boyunca num_split sayıda tensöre bölün.

Özet

Eğer shape[split_dim] num_split tam katı değilse, Slices [0 : shape[split_dim] % num_split] bir ekstra boyut kazanır. Örneğin, split_dim = 1 ve num_split = 2 ise ve giriş şu şekildeyse:

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

Grafiksel olarak çıktı tensörleri şunlardır:

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

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

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • split_dim: 0 boyutlu. Bölme işleminin yapılacağı boyut. [0, rank(shape)) aralığında olmalıdır.
  • 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. Çıktı indeksleri: 1 boyutlu tensörlerden oluşan bir liste, çıktı seyrek tensörlerinin indekslerini temsil eder.
  • num_split: Bölme işleminin sayısı.

İadeler:

  • OutputList çıktı_indeksleri
  • OutputList output_values: Çıktı seyrek tensörlerinin değerlerini temsil eden 1 boyutlu tensörlerden oluşan bir liste.
  • OutputList output_shape: Çıktı seyrek tensörlerinin şeklini temsil eden 1 boyutlu tensörlerden oluşan bir liste.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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

Genel özellikler

operation
output_indices
output_shape
output_values

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

çıktı_indeksleri 

::tensorflow::OutputList output_indices

çıktı_şekli 

::tensorflow::OutputList output_shape

çıktı_değerleri 

::tensorflow::OutputList output_values

Kamusal işlevler

SeyrekBölünme 

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