flux tensoriel : : opérations : : Partition dynamique

Partitionne data en tenseurs num_partitions à l'aide des indices des partitions .

Résumé

Pour chaque tuple d'index js de taille partitions.ndim , la tranche data[js, ...] fait partie de outputs[partitions[js]] . Les tranches avec partitions[js] = i sont placées dans outputs[i] dans l'ordre lexicographique de js , et la première dimension de outputs[i] est le nombre d'entrées dans partitions égales à i . En détails,

    outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]

    outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])

data.shape doit commencer par partitions.shape .

Par exemple:

    # Scalar partitions.
    partitions = 1
    num_partitions = 2
    data = [10, 20]
    outputs[0] = []  # Empty with shape [0, 2]
    outputs[1] = [[10, 20]]

    # Vector partitions.
    partitions = [0, 0, 1, 1, 0]
    num_partitions = 2
    data = [10, 20, 30, 40, 50]
    outputs[0] = [10, 20, 50]
    outputs[1] = [30, 40]

Voir dynamic_stitch pour un exemple sur la façon de fusionner des partitions.

Arguments :

• scope : un objet Scope
• cloisons : N’importe quelle forme. Indices dans la plage [0, num_partitions) .
• num_partitions : le nombre de partitions à générer.

Retours :

• OutputList : Le tenseur des sorties.

Attributs publics

Operation operation

::tensorflow::OutputList outputs

 DynamicPartition(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input partitions,
  int64 num_partitions
)

::tensorflow::Output operator[](
  size_t index
) const