Lưu các lát tensor đầu vào vào đĩa.
Điều này giống như `Save` ngoại trừ việc tensor có thể được liệt kê trong tệp đã lưu dưới dạng một lát của tensor lớn hơn. `shapes_and_slices` chỉ định hình dạng của tensor lớn hơn và lát cắt mà tensor này bao phủ. `shapes_and_slices` phải có nhiều phần tử như `tensor_names`.
Các phần tử của dữ liệu nhập `shapes_and_slices` phải là:
- Chuỗi trống, trong trường hợp đó tensor tương ứng được lưu bình thường.
- Một chuỗi có dạng `dim0 dim1 ... dimN-1 slice-spec` trong đó `dimI` là kích thước của tensor lớn hơn và `slice-spec` chỉ định phần nào được tensor bao phủ để lưu.
- Chuỗi `-` có nghĩa là lát cắt bao gồm tất cả các chỉ số của thứ nguyên này
- `start,length` trong đó `start` và `length` là số nguyên. Trong trường hợp đó, lát cắt bao gồm các chỉ số `độ dài` bắt đầu từ `bắt đầu`.
Hằng số
Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
SaveSlice tĩnh |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
công khai tĩnh SaveSlices tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng < TString > tên tệp, Toán hạng < TString > tenorNames, Toán hạng < TString > hình dạngAndSlices, Iterable< Toán hạng <?>> dữ liệu)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SaveSlices mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
tên tập tin | Phải có một phần tử duy nhất. Tên của tập tin mà chúng ta viết tensor vào. |
tenorNames | Hình dạng `[N]`. Tên của tensor sẽ được lưu. |
hình dạngAndSlices | Hình dạng `[N]`. Các hình dạng và thông số kỹ thuật lát cắt sẽ sử dụng khi lưu các tensor. |
dữ liệu | `N` tensor để lưu. |
Trả lại
- một phiên bản mới của SaveSlices