इनपुट टेंसर स्लाइस को डिस्क में सहेजता है।
यह 'सेव' की तरह है, सिवाय इसके कि टेंसर को सहेजी गई फ़ाइल में बड़े टेंसर के स्लाइस के रूप में सूचीबद्ध किया जा सकता है। `shapes_and_slices` बड़े टेंसर के आकार और उस स्लाइस को निर्दिष्ट करता है जिसे यह टेंसर कवर करता है। `shapes_and_slices` में `tensor_names` जितने तत्व होने चाहिए।
`shapes_and_slices` इनपुट के तत्व या तो होने चाहिए:
- खाली स्ट्रिंग, जिस स्थिति में संबंधित टेंसर सामान्य रूप से सहेजा जाता है।
- `dim0 dim1 ... dimN-1 स्लाइस-स्पेक` फॉर्म की एक स्ट्रिंग जहां `dimI` बड़े टेंसर के आयाम हैं और `स्लाइस-स्पेक` निर्दिष्ट करता है कि बचाने के लिए टेंसर द्वारा किस भाग को कवर किया गया है।
- स्ट्रिंग `-` का अर्थ है कि स्लाइस इस आयाम के सभी सूचकांकों को कवर करता है
- `प्रारंभ, लंबाई` जहां `प्रारंभ` और `लंबाई` पूर्णांक हैं। उस स्थिति में स्लाइस 'प्रारंभ' से शुरू होने वाले 'लंबाई' सूचकांकों को कवर करता है।
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
स्थिर सेवस्लाइस | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < टीस्ट्रिंग > फ़ाइल नाम, ऑपरेंड < टीस्ट्रिंग > टेंसरनाम, ऑपरेंड < टीस्ट्रिंग > शेप्सएंडस्लाइस, इटरेबल < ऑपरेंड <?>> डेटा) एक नए सेवस्लाइसेस ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक SaveSlices बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TString > फ़ाइल नाम, ऑपरेंड < TString > TensorNames, ऑपरेंड < TString > आकृतियाँAndSlices, Iterable< ऑपरेंड <?>> डेटा)
एक नए सेवस्लाइसेस ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
फ़ाइल का नाम | एक ही तत्व होना चाहिए. फ़ाइल का नाम जिस पर हम टेंसर लिखते हैं। |
टेंसरनाम | आकार `[एन]`। सहेजे जाने वाले टेंसरों के नाम. |
आकारऔरस्लाइस | आकार `[एन]`। टेंसर को सहेजते समय उपयोग की जाने वाली आकृतियाँ और स्लाइस विशिष्टताएँ। |
डेटा | बचाने के लिए `एन` टेंसर। |
रिटर्न
- SaveSlices का एक नया उदाहरण