Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: Dilimleri Kaydet
#include <io_ops.h> Giriş tensör dilimlerini diske kaydeder.
Özet
Bu, Tensörlerin kaydedilen dosyada daha büyük bir tensörün bir dilimi olarak listelenebilmesi dışında Save benzer. shapes_and_slices daha büyük tensörün şeklini ve bu tensörün kapladığı dilimi belirtir. shapes_and_slices tensor_names kadar öğeye sahip olmalıdır.
shapes_and_slices girişinin öğeleri şunlardan biri olmalıdır:
- Boş dize; bu durumda karşılık gelen tensör normal şekilde kaydedilir.
-
dim0 dim1 ... dimN-1 slice-spec burada dimI daha büyük tensörün boyutlarıdır ve slice-spec kaydedilecek tensör tarafından hangi parçanın kapsandığını belirtir.
slice-spec kendisi : ayrılmış bir listedir: slice0:slice1:...:sliceN-1 burada her sliceI aşağıdakilerden biri olur:
- Dize
- dilimin bu boyutun tüm endekslerini kapsadığı anlamına gelir -
start,length burada start ve length tam sayıdır. Bu durumda dilim start başlayan length indekslerini kapsar.
Ayrıca bkz. Save .
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- dosya adı: Tek bir öğeye sahip olmalıdır. Tensörü yazdığımız dosyanın adı.
- tensör_isimleri: Şekil
[N] . Kaydedilecek tensörlerin adları. - şekiller_and_slices: Şekil
[N] . Tensörleri kaydederken kullanılacak şekiller ve dilim özellikleri. - veri: Kaydedilecek
N tensör.
İade:
Genel özellikler
Kamu işlevleri
operatör::tensorflow::İşlem
operator::tensorflow::Operation() const
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SaveSlices Class Reference\n\ntensorflow::ops::SaveSlices\n===========================\n\n`#include \u003cio_ops.h\u003e`\n\nSaves input tensors slices to disk.\n\nSummary\n-------\n\nThis is like [Save](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/save#classtensorflow_1_1ops_1_1_save) except that tensors can be listed in the saved file as being a slice of a larger tensor. `shapes_and_slices` specifies the shape of the larger tensor and the slice that this tensor covers. `shapes_and_slices` must have as many elements as `tensor_names`.\n\nElements of the `shapes_and_slices` input must either be:\n\n\n- The empty string, in which case the corresponding tensor is saved normally.\n- A string of the form `dim0 dim1 ... dimN-1 slice-spec` where the `dimI` are the dimensions of the larger tensor and `slice-spec` specifies what part is covered by the tensor to save.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n`slice-spec` itself is a `:`-separated list: `slice0:slice1:...:sliceN-1` where each `sliceI` is either:\n\n\n- The string `-` meaning that the slice covers all indices of this dimension\n- `start,length` where `start` and `length` are integers. In that case the slice covers `length` indices starting at `start`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSee also [Save](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/save#classtensorflow_1_1ops_1_1_save).\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- filename: Must have a single element. The name of the file to which we write the tensor.\n- tensor_names: Shape `[N]`. The names of the tensors to be saved.\n- shapes_and_slices: Shape `[N]`. The shapes and slice specifications to use when saving the tensors.\n- data: `N` tensors to save.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SaveSlices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_slices_1a348703b8b3b5deaa67138609a3e7fa0c)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filename, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` tensor_names, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shapes_and_slices, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` data)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_slices_1a0ef740836d01295141e4a0c6cfc9d4a2) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_save_slices_1a31b63fe266dfcc7f28eae47f400212b3)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SaveSlices\n\n```gdscript\n SaveSlices(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input filename,\n ::tensorflow::Input tensor_names,\n ::tensorflow::Input shapes_and_slices,\n ::tensorflow::InputList data\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n```"]]
