SparseSlice public final class
Corta un "SparseTensor" según el "inicio" y el "tamaño".
Por ejemplo, si la entrada es
input_tensor = shape = [2, 7] [ade] [bc]
Gráficamente los tensores de salida son:
sparse_slice ([0, 0], [2, 4]) = forma = [2, 4] [a] [bc]
sparse_slice ([0, 4], [2, 3]) = forma = [2, 3] [de] []
Constantes
| Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
| estática <T se extiende Ttype > SparseSlice <T> | |
| Salida < TInt64 > | |
| Salida < TInt64 > | outputShape () Una lista de tensores 1-D representa la forma de los tensores dispersos de salida. |
| Salida <T> | outputValues () Una lista de tensores 1-D representa los valores de los tensores dispersos de salida. |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Valor constante: "SparseSlice"
Métodos públicos
public static SparseSlice <T> crear ( Alcance alcance, operando < TInt64 > índices, operando <T> valores, operando < TInt64 > forma, operando < TInt64 > empezar, operando < TInt64 > tamaño)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SparseSlice.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| índices | El tensor 2-D representa los índices del tensor disperso. |
| valores | El tensor 1-D representa los valores del tensor disperso. |
| forma | 1-D. tensor representa la forma del tensor disperso. |
| comienzo | 1-D. tensor representa el inicio del corte. |
| Talla | 1-D. tensor representa el tamaño del corte. índices de salida: una lista de tensores 1-D representa los índices de los tensores dispersos de salida. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SparseSlice
pública de salida < TInt64 > outputShape ()
Una lista de tensores 1-D representa la forma de los tensores dispersos de salida.
pública de salida <T> outputValues ()
Una lista de tensores 1-D representa los valores de los tensores dispersos de salida.