Partiziona i "dati" in tensori "num_partizioni" utilizzando gli indici di "partizioni".
Per ogni tupla di indice "js" della dimensione "partitions.ndim", la sezione "data[js, ...]" diventa parte di "outputs[partitions[js]]". Le sezioni con `partitions[js] = i` vengono posizionate in `outputs[i]` nell'ordine lessicografico di `js` e la prima dimensione di `outputs[i]` è il numero di voci in `partitions` pari a "io". Nel dettaglio,
outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]
outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])
Per esempio:
# 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]
![](https://www.tensorflow.org/images/DynamicPartition.png?hl=it)
Genera: * `InvalidArgumentError` nei seguenti casi: - Se le partizioni non sono nell'intervallo `[0, num_partiions)` - Se `partitions.shape` non corrisponde al prefisso dell'argomento `data.shape`.
Metodi pubblici
statico <T> DynamicPartition <T> | |
Iteratore< Operando <T>> | iteratore () |
Elenco< Uscita <T>> | uscite () |
Metodi ereditati
Metodi pubblici
creazione statica pubblica DynamicPartition <T> (ambito ambito , dati operando <T>, partizioni operando <Integer>, numPartitions lunghe)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione DynamicPartition.
Parametri
ambito | ambito attuale |
---|---|
partizioni | Qualsiasi forma. Indici nell'intervallo "[0, num_partitions)". |
numPartizioni | Il numero di partizioni da produrre. |
Ritorni
- una nuova istanza di DynamicPartition