تينسورفلو :: العمليات :: شريحة متفرقة

#include <sparse_ops.h>

قم SparseTensor بناءً على start size .

ملخص

على سبيل المثال ، إذا كان الإدخال هو

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

موترات الإخراج بيانياً هي:

sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • المؤشرات: موتر 2-D يمثل مؤشرات موتر متفرق.
  • القيم: موتر 1-D يمثل قيم موتر متفرق.
  • الشكل: 1-D. موتر يمثل شكل موتر متفرق.
  • البداية: 1-D. يمثل موتر بداية الشريحة.
  • الحجم: 1-D. موتر يمثل حجم الشريحة. مؤشرات الإخراج: تمثل قائمة موترات 1-D مؤشرات موترات الإخراج المتفرقة.

عائدات:

  • Output output_indices
  • Output output_values: تمثل قائمة موترات 1-D قيم موترات الإخراج المتفرقة.
  • Output output_shape: تمثل قائمة الموترات 1-D شكل موتر الإخراج المتناثر.

البنائين والمدمرين

SparseSlice (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input start, :: tensorflow::Input size)

السمات العامة

operation
output_indices
output_shape
output_values

السمات العامة

عملية

Operation operation

إخراج_مؤشرات

::tensorflow::Output output_indices

الإخراج_شكل

::tensorflow::Output output_shape

output_values

::tensorflow::Output output_values

الوظائف العامة

شريحة متفرقة

 SparseSlice(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input start,
  ::tensorflow::Input size
)