텐서플로우:: 작전:: 텐서어레이분할
bookmark_border 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

#include <data_flow_ops.h>

입력 값의 데이터를 TensorArray 요소로 분할합니다.

요약

lengths 값을 취한다고 가정

(n0, n1, ..., n(T-1))


  
    
and that `value` has shape
(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...)```,
  this splits values into a TensorArray with T tensors.
  TensorArray index t will be the subtensor of values with starting position
  ```(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)

달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.

최종 업데이트: 2025-01-10(UTC)

텐서플로우:: 작전:: 텐서어레이분할 bookmark_borderbookmark 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

요약

텐서플로우:: 작전:: 텐서어레이분할
bookmark_border 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.