Divide los datos del valor de entrada en elementos TensorArray.
Asumiendo que `longitudes` toma valores
(n0, n1, ..., n(T-1))
y ese `valor` tiene forma(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...),
esto divide los valores en un TensorArray con T tensores.TensorArray index t será el subtensor de valores con posición inicial
(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)
y tamañont x d0 x d1 x ...
Métodos públicos
Salida <Flotante> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
TensorArraySplit estático <T> | crear (ámbito de ámbito , manejador de operando <?>, valor de operando <T>, longitudes de operando <largo>, flujo de entrada de operando <flotante>) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación TensorArraySplit. |
Salida <Flotante> | flujo de salida () Un escalar flotante que impone el encadenamiento adecuado de operaciones. |
Métodos Heredados
Métodos públicos
Salida pública <Flotante> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
TensorArraySplit estático público crear (ámbito de alcance , identificador de operando <?>, valor de operando <T>, longitudes de operando <largo>, flujo de entrada de operando <flotante>)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación TensorArraySplit.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
manejar | El identificador de un TensorArray. |
valor | El tensor concatenado para escribir en TensorArray. |
longitudes | El vector de longitudes, cómo dividir las filas de valor en TensorArray. |
fluir en | Un escalar flotante que impone el encadenamiento adecuado de operaciones. |
Devoluciones
- una nueva instancia de TensorArraySplit
Salida pública <Flotante> flowOut ()
Un escalar flotante que impone el encadenamiento adecuado de operaciones.
Divide los datos del valor de entrada en elementos TensorArray.
Asumiendo que `longitudes` toma valores
(n0, n1, ..., n(T-1))
y ese `valor` tiene forma(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...),
esto divide los valores en un TensorArray con T tensores.TensorArray index t será el subtensor de valores con posición inicial
(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)
y tamañont x d0 x d1 x ...
Métodos públicos
Salida <Flotante> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
TensorArraySplit estático <T> | crear (ámbito de ámbito , manejador de operando <?>, valor de operando <T>, longitudes de operando <largo>, flujo de entrada de operando <flotante>) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación TensorArraySplit. |
Salida <Flotante> | flujo de salida () Un escalar flotante que impone el encadenamiento adecuado de operaciones. |
Métodos Heredados
Métodos públicos
Salida pública <Flotante> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
TensorArraySplit estático público crear (ámbito de alcance , identificador de operando <?>, valor de operando <T>, longitudes de operando <largo>, flujo de entrada de operando <flotante>)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación TensorArraySplit.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
manejar | El identificador de un TensorArray. |
valor | El tensor concatenado para escribir en TensorArray. |
longitudes | El vector de longitudes, cómo dividir las filas de valor en TensorArray. |
fluir en | Un escalar flotante que impone el encadenamiento adecuado de operaciones. |
Devoluciones
- una nueva instancia de TensorArraySplit
Salida pública <Flotante> flowOut ()
Un escalar flotante que impone el encadenamiento adecuado de operaciones.