тензорный поток:: опс:: Разреженное разделение

#include <sparse_ops.h>

Разделите SparseTensor на тензоры num_split по одному измерению.

Краткое содержание

Если shape[split_dim] не является целым числом, кратным num_split . Срезы [0 : shape[split_dim] % num_split] получают одно дополнительное измерение. Например, если split_dim = 1 и num_split = 2 и входные данные 

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

Графически выходные тензоры: 

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

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

Аргументы:

  • область: объект области.
  • разделенный_дим: 0-D. Измерение, по которому выполняется разделение. Должно быть в диапазоне [0, rank(shape)) .
  • индексы: двумерный тензор представляет индексы разреженного тензора.
  • значения: 1D тензор представляет значения разреженного тензора.
  • форма: 1-D. tensor представляет форму разреженного тензора. выходные индексы: список одномерных тензоров представляет индексы выходных разреженных тензоров.
  • num_split: количество способов разделения.

Возврат:

  • OutputList выходных_индексов
  • OutputList output_values: список одномерных тензоров представляет значения выходных разреженных тензоров.
  • OutputList output_shape: список одномерных тензоров представляет форму выходных разреженных тензоров.

Конструкторы и деструкторы

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

Публичные атрибуты

operation
output_indices
output_shape
output_values

Публичные атрибуты

операция 

Operation operation

выходные_индексы 

::tensorflow::OutputList output_indices

выходная_форма 

::tensorflow::OutputList output_shape

выходные_значения 

::tensorflow::OutputList output_values

Общественные функции

Разреженное разделение

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