tensorflow::ops::SparseSplit

#include <sparse_ops.h>

Divida um SparseTensor em num_split tensores ao longo de uma dimensão.

Resumo

Se o shape[split_dim] não for um múltiplo inteiro de num_split , Slices [0 : shape[split_dim] % num_split] terá uma dimensão extra. Por exemplo, se split_dim = 1 e num_split = 2 e a entrada for

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

Graficamente, os tensores de saída são:

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

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

Argumentos:

  • escopo: Um objeto de escopo
  • split_dim: 0-D. A dimensão ao longo da qual dividir. Deve estar no intervalo [0, rank(shape)) .
  • índices: O tensor 2D representa os índices do tensor esparso.
  • Valores: o tensor unidimensional representa os valores do tensor esparso.
  • `shape`: 1-D. `tensor` representa a forma do tensor esparso. `output indexes`: Uma lista de tensores 1-D representa os índices dos tensores esparsos de saída.
  • num_split: O número de maneiras de dividir.

Devoluções:

  • OutputList
  • OutputList output_values: Uma lista de tensores unidimensionais que representa os valores dos tensores esparsos de saída.
  • OutputList output_shape: Uma lista de tensores unidimensionais que representa o formato dos tensores esparsos de saída.

Construtores e Destrutores

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

Atributos públicos

operation
output_indices
output_shape
output_values

Atributos públicos

operação

Operation operation

índices_de_saída

::tensorflow::OutputList output_indices

formato_de_saída

::tensorflow::OutputList output_shape

valores_de_saída

::tensorflow::OutputList output_values

Funções públicas

Divisão esparsa

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