Dividi uno `SparseTensor` in tensori `num_split` lungo una dimensione.
Se "shape[split_dim]" non è un multiplo intero di "num_split". Le sezioni `[0: shape[split_dim] % num_split]` ottengono una dimensione extra. Ad esempio, se `split_dim = 1` e `num_split = 2` e l'input è
input_tensore = forma = [2, 7] [ ade ] [bc ]
Graficamente i tensori di uscita sono:
output_tensore[0] = forma = [2, 4] [ a ] [bc ]
output_tensore[1] = forma = [2, 3] [ de ] [ ]
Costanti
| Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
| statico <T estende TType > SparseSplit <T> | |
| Elenco< Output < TInt64 >> | |
| Elenco< Output < TInt64 >> | outputShape () Un elenco di tensori 1-D rappresenta la forma dei tensori sparsi di output. |
| Elenco< Uscita <T>> | valori di output () Un elenco di tensori 1-D rappresenta i valori dei tensori sparsi di output. |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
public static SparseSplit <T> create ( scope scope, Operando < TInt64 > splitDim, Operando < TInt64 > indici, Operando <T> valori, Operando < TInt64 > forma, Long numSplit)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SparseSplit.
Parametri
| scopo | ambito attuale |
|---|---|
| divisoDim | 0-D. La dimensione lungo la quale dividere. Deve essere compreso nell'intervallo "[0, rango(forma))". |
| indici | Il tensore 2-D rappresenta gli indici del tensore sparso. |
| valori | Il tensore 1-D rappresenta i valori del tensore sparso. |
| forma | 1-D. il tensore rappresenta la forma del tensore sparso. indici di output: un elenco di tensori 1-D rappresenta gli indici dei tensori sparsi di output. |
| numSplit | Il numero di modi per dividere. |
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- una nuova istanza di SparseSplit
elenco pubblico< Output < TInt64 >> outputShape ()
Un elenco di tensori 1-D rappresenta la forma dei tensori sparsi di output.
public List< Output <T>> outputValues ()
Un elenco di tensori 1-D rappresenta i valori dei tensori sparsi di output.