aliran tensor:: operasi:: Partisi Dinamis
#include <data_flow_ops.h>
Mempartisi data
menjadi tensor num_partitions
menggunakan indeks dari partitions
.
Ringkasan
Untuk setiap indeks tupel js
dengan ukuran partitions.ndim
, potongan data[js, ...]
menjadi bagian dari outputs[partitions[js]]
. Irisan dengan partitions[js] = i
ditempatkan di outputs[i]
dalam urutan leksikografis js
, dan dimensi pertama outputs[i]
adalah jumlah entri dalam partitions
yang sama dengan i
. Secara terperinci,
outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]
outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])
data.shape
harus dimulai dengan partitions.shape
.
Misalnya:
# Scalar partitions.
partitions = 1
num_partitions = 2
data = [10, 20]
outputs[0] = [] # Empty with shape [0, 2]
outputs[1] = [[10, 20]]
# Vector partitions.
partitions = [0, 0, 1, 1, 0]
num_partitions = 2
data = [10, 20, 30, 40, 50]
outputs[0] = [10, 20, 50]
outputs[1] = [30, 40]
Lihat dynamic_stitch
untuk contoh cara menggabungkan kembali partisi.

Argumen:
- ruang lingkup: Objek Lingkup
- partisi: Bentuk apa pun . Indeks dalam rentang
[0, num_partitions)
. - num_partitions: Jumlah partisi yang akan dihasilkan.
Pengembalian:
-
OutputList
: Tensor keluaran.
Konstruktor dan Destruktor | |
---|---|
DynamicPartition (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input partitions, int64 num_partitions) |
Fungsi publik | |
---|---|
operator[] (size_t index) const |
Atribut publik
operasi
Operation operation
keluaran
::tensorflow::OutputList outputs
Fungsi publik
Partisi Dinamis
DynamicPartition(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input data,
::tensorflow::Input partitions,
int64 num_partitions
)
operator[]
::tensorflow::Output operator[](
size_t index
) const