टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्पार्सस्लाइस

start और size आधार पर एक SparseTensor काटें।

सारांश

उदाहरण के लिए, यदि इनपुट है

input_tensor = shape = [2, 7]
[    a   d e  ]
[b c          ]

ग्राफ़िक रूप से आउटपुट टेंसर हैं:

sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• सूचकांक: 2-डी टेंसर विरल टेंसर के सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करता है।
• मान: 1-डी टेंसर विरल टेंसर के मानों का प्रतिनिधित्व करता है।
• आकार: 1-डी. टेंसर विरल टेंसर के आकार का प्रतिनिधित्व करता है।
• प्रारंभ: 1-डी. टेंसर स्लाइस की शुरुआत का प्रतिनिधित्व करता है।
• आकार: 1-डी. टेंसर स्लाइस के आकार का प्रतिनिधित्व करता है। आउटपुट सूचकांक: 1-डी टेंसरों की एक सूची आउटपुट विरल टेंसरों के सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करती है।

रिटर्न:

• Output आउटपुट_इंडिसेस
• Output आउटपुट_मान: 1-डी टेंसरों की एक सूची आउटपुट विरल टेंसरों के मूल्यों का प्रतिनिधित्व करती है।
• Output आउटपुट_आकार: 1-डी टेंसर की एक सूची आउटपुट विरल टेंसर के आकार का प्रतिनिधित्व करती है।

सार्वजनिक गुण

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

 SparseSlice(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input start,
  ::tensorflow::Input size
)