tensorflow:: אופס:: SparseSlice
#include <sparse_ops.h> פרוס SparseTensor לפי start size .
תַקצִיר
לדוגמה, אם הקלט הוא
input_tensor = shape = [2, 7] [ a d e ] [b c ]
מבחינה גרפית טנסורי הפלט הם:
sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4] [ a ] [b c ] sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3] [ d e ] [ ]
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- 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.
- התחלה: 1-D. טנסור מייצג את תחילת הפרוסה.
- גודל: 1-D. טנסור מייצג את גודל הפרוסה. מדדי פלט: רשימה של טנסור 1-D מייצגת את המדדים של טנסור פלט דליל.
החזרות:
-
Outputפלט_מדדים -
Outputoutput_values: רשימה של טנסור 1-D מייצגת את הערכים של טנסור הפלט הדל. -
Outputoutput_shape: רשימה של טנסור 1-D מייצגת את הצורה של טנסור הפלט הדל.
בנאים והורסים | |
|---|---|
SparseSlice (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input start, :: tensorflow::Input size) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
output_indexe
::tensorflow::Output output_indices
output_shape
::tensorflow::Output output_shape
output_values
::tensorflow::Output output_values
תפקידים ציבוריים
SparseSlice
SparseSlice( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input values, ::tensorflow::Input shape, ::tensorflow::Input start, ::tensorflow::Input size )
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: 2025-07-27 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseSlice Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseSlice\n============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nSlice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`.\n\nSummary\n-------\n\nFor example, if the input is \n\n```objective-c\ninput_tensor = shape = [2, 7]\n[ a d e ]\n[b c ]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nGraphically the output tensors are: \n\n```objective-c\nsparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]\n[ a ]\n[b c ]\n\nsparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]\n[ d e ]\n[ ]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- indices: 2-D tensor represents the indices of the sparse tensor.\n- values: 1-D tensor represents the values of the sparse tensor.\n- shape: 1-D. tensor represents the shape of the sparse tensor.\n- start: 1-D. tensor represents the start of the slice.\n- size: 1-D. tensor represents the size of the slice. output indices: A list of 1-D tensors represents the indices of the output sparse tensors.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_indices\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: A list of 1-D tensors represents the values of the output sparse tensors.\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_shape: A list of 1-D tensors represents the shape of the output sparse tensors.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseSlice](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_slice_1ae85f2c76a6927e51533cbd7f29023384)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` start, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` size)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_slice_1aed4bb735de50f6dd5197a9c1f1e0c495) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_slice_1aaecbd9e39db620d14102a63edfcd268b) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_slice_1a9bb1a626ae5c8aba33b1fc1faad36c60) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_slice_1ac1c6b7424ce33a53834c6c362ae8790a) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_indices\n``` \n\n### output_shape\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_shape\n``` \n\n### output_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseSlice\n\n```gdscript\n SparseSlice(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input values,\n ::tensorflow::Input shape,\n ::tensorflow::Input start,\n ::tensorflow::Input size\n)\n```"]]