Dividere i dati dal valore di input in elementi TensorArray.
Supponendo che "lunghezze" assuma valori
(n0, n1, ..., n(T-1))
(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...)
questo divide i valori in un TensorArray con tensori T.
L'indice TensorArray t sarà il sottotensore dei valori con la posizione iniziale
(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)
nt x d0 x d1 x ...
Metodi pubblici
Uscita <Mobile> | comeuscita () Restituisce la maniglia simbolica di un tensore. |
statico <T> TensorArraySplit | create (ambito dell'ambito , handle dell'operando <?>, valore dell'operando <T>, lunghezze dell'operando <Long>, flusso dell'operando <Float>) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione TensorArraySplit. |
Uscita <Mobile> | flussoOut () Uno scalare float che impone il corretto concatenamento delle operazioni. |
Metodi ereditati
Metodi pubblici
output pubblico <Float> asOutput ()
Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
creazione statica pubblica TensorArraySplit (ambito ambito , handle dell'operando <?>, valore dell'operando <T>, lunghezze dell'operando <Long>, flusso dell'operando <Float>)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione TensorArraySplit.
Parametri
ambito | ambito attuale |
---|---|
maniglia | L'handle di un TensorArray. |
valore | Il tensore concatenato da scrivere in TensorArray. |
lunghezze | Il vettore delle lunghezze, come dividere le righe di valore nel TensorArray. |
flussoIn | Uno scalare float che impone il corretto concatenamento delle operazioni. |
Ritorni
- una nuova istanza di TensorArraySplit
Uscita pubblica <Float> flowOut ()
Uno scalare float che impone il corretto concatenamento delle operazioni.