टेन्सरफ्लो::ऑप्स::स्पार्सस्प्लिट

#include <sparse_ops.h>

एक SparseTensor एक आयाम के अनुदिश num_split टेंसरों में विभाजित करें।

सारांश

यदि shape[split_dim] num_split का पूर्णांक गुणक नहीं है, तो स्लाइस [0 : shape[split_dim] % num_split] में एक अतिरिक्त आयाम जुड़ जाता है। उदाहरण के लिए, यदि split_dim = 1 और num_split = 2 है और इनपुट है

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

ग्राफिक रूप से आउटपुट टेंसर इस प्रकार हैं:

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

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

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • split_dim: 0-D. वह आयाम जिसके साथ विभाजन करना है। यह [0, rank(shape)) सीमा में होना चाहिए।
  • सूचकांक: 2-डी टेंसर विरल टेंसर के सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करता है।
  • मान: 1-डी टेंसर विरल टेंसर के मानों को दर्शाता है।
  • आकार: 1-आयामी। टेंसर विरल टेंसर के आकार को दर्शाता है। आउटपुट सूचकांक: 1-आयामी टेंसरों की एक सूची आउटपुट विरल टेंसरों के सूचकांकों को दर्शाती है।
  • num_split: विभाजित करने के तरीकों की संख्या।

प्रतिफल:

  • OutputList आउटपुट_इंडेक्स
  • OutputList output_values: 1-D टेंसरों की एक सूची आउटपुट विरल टेंसरों के मानों को दर्शाती है।
  • OutputList output_shape: 1-D टेंसरों की एक सूची आउटपुट विरल टेंसरों के आकार को दर्शाती है।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
output_indices
output_shape
output_values

सार्वजनिक विशेषताएँ

संचालन 

Operation operation

आउटपुट_इंडेक्स 

::tensorflow::OutputList output_indices

आउटपुट_आकार 

::tensorflow::OutputList output_shape

आउटपुट_मान 

::tensorflow::OutputList output_values

सार्वजनिक समारोह

स्पार्सस्प्लिट 

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