Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensör akışı:: işlem:: Seyrek Dilim
#include <sparse_ops.h> start ve size göre bir SparseTensor dilimleyin.
Özet
Örneğin, eğer giriş
input_tensor = shape = [2, 7]
[ a d e ]
[b c ]
Grafiksel olarak çıkış tensörleri şunlardır:
sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]
[ a ]
[b c ]
sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]
[ d e ]
[ ]
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- endeksler: 2 boyutlu tensör, seyrek tensörün endekslerini temsil eder.
- değerler: 1-D tensör, seyrek tensörün değerlerini temsil eder.
- şekil: 1-D. tensör seyrek tensörün şeklini temsil eder.
- başlangıç: 1-D. tensör dilimin başlangıcını temsil eder.
- boyut: 1-D. tensör dilimin boyutunu temsil eder. çıkış endeksleri: 1 boyutlu tensörlerin bir listesi, çıkış seyrek tensörlerinin endekslerini temsil eder.
İade:
-
Output çıktı_endeksleri -
Output çıkış_değerleri: 1 boyutlu tensörlerin bir listesi, çıkış seyrek tensörlerinin değerlerini temsil eder. -
Output çıktı_şekli: 1 boyutlu tensörlerin bir listesi, çıkış seyrek tensörlerinin şeklini temsil eder.
Genel özellikler
Kamu işlevleri
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-27 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```"]]
