Phân chia tensor đầu vào biến tài nguyên trên tất cả các chiều.
Một op phân chia tensor đầu vào của biến tài nguyên dựa trên thuộc tính num_splits đã cho, đệm các lát tùy ý và trả về các lát. Các lát cắt được trả về theo thứ tự hàng lớn.
Hoạt động này có thể được tạo thông qua cầu nối TPU.
Ví dụ: với tensor `input`:
[[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]]
`num_splits`: [2, 2]
và `phần đệm`: [1, 1]
`đầu ra` dự kiến là: [[0, 1],
[3, 4]]
[[2, 0],
[5, 0]]
[[6, 7],
[0, 0]]
[[8, 0],
[0, 0]]
Các lớp lồng nhau
lớp học | ReadVariableXlaSplitND.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ReadVariableXlaSplitND |
Phương pháp công cộng
tĩnh <T> ReadVariableXlaSplitND <T> | tạo (Phạm vi phạm vi, tài nguyên Toán hạng <?>, Lớp<T> T, Long N, Danh sách<Long> numSplits, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức ban đầu để tạo một lớp bao gồm một thao tác ReadVariableXlaSplitND mới. |
Trình vòng lặp< Toán hạng <T>> | trình lặp () |
Danh sách< Đầu ra <T>> | đầu ra () |
ReadVariableXlaSplitND.Options tĩnh | phần đệm (Danh sách phần đệm <Long>) |
Phương pháp kế thừa
Phương pháp công cộng
public static ReadVariableXlaSplitND <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, tài nguyên Toán hạng <?>, Lớp<T> T, Long N, Danh sách<Long> numSplits, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức ban đầu để tạo một lớp bao gồm một thao tác ReadVariableXlaSplitND mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
tài nguyên | Biến tài nguyên của tensor đầu vào để phân chia theo tất cả các chiều. } out_arg { tên: mô tả "đầu ra": < |
sốSplits | Số cách chia theo chiều. Kích thước hình dạng phải được chia đều. |
tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của ReadVariableXlaSplitND
phần đệm tĩnh công khai ReadVariableXlaSplitND.Options (Phần đệm danh sách <Long>)
Thông số
phần đệm | Danh sách tùy chọn các phần đệm bên phải theo chiều của tensor đầu vào sẽ được áp dụng trước khi tách. Điều này có thể được sử dụng để làm cho một kích thước có thể chia đều. |
---|