tensorflow:: אופס:: SparseSplit
#include <sparse_ops.h>
פיצול SparseTensor
לטנזורים num_split
לאורך מימד אחד.
תַקצִיר
אם shape[split_dim]
אינה כפולה שלמה של num_split
. פרוסות [0 : shape[split_dim] % num_split]
מקבל מימד אחד נוסף. לדוגמה, אם split_dim = 1
ו- num_split = 2
והקלט הוא
input_tensor = shape = [2, 7] [ a d e ] [b c ]
מבחינה גרפית טנסורי הפלט הם:
output_tensor[0] = shape = [2, 4] [ a ] [b c ] output_tensor[1] = shape = [2, 3] [ d e ] [ ]
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- split_dim: 0-D. הממד שלאורכו לפצל. חייב להיות בטווח
[0, rank(shape))
. - מדדים: טנזור דו-ממדי מייצג את המדדים של הטנזור הדליל.
- ערכים: טנזור 1-D מייצג את ערכי הטנזור הדליל.
- צורה: 1-D. טנסור מייצג את צורת הטנסור הדליל. מדדי פלט: רשימה של טנסור 1-D מייצגת את המדדים של טנסור הפלט הדל.
- num_split: מספר הדרכים לפיצול.
החזרות:
-
OutputList
output_indexes -
OutputList
output_values: רשימה של טנסור 1-D מייצגת את הערכים של טנסור הפלט הדל. -
OutputList
output_shape: רשימה של טנסור 1-D מייצגת את הצורה של טנסור הפלט הדל.
בנאים והורסים | |
---|---|
SparseSplit (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input split_dim, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, int64 num_split) |
תכונות ציבוריות | |
---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
output_indexe
::tensorflow::OutputList output_indices
output_shape
::tensorflow::OutputList output_shape
output_values
::tensorflow::OutputList output_values
תפקידים ציבוריים
SparseSplit
SparseSplit( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input split_dim, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input values, ::tensorflow::Input shape, int64 num_split )
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-11-24 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2024-11-24 (שעון UTC)."],[],[]]