tensorflow:: ops:: Divisão Esparsa

Divida um SparseTensor em tensores num_split ao longo de uma dimensão.

Resumo

Se a shape[split_dim] não for um múltiplo inteiro de num_split . Fatias [0 : shape[split_dim] % num_split] recebe uma dimensão extra. Por exemplo, se split_dim = 1 e num_split = 2 e a entrada for

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

Graficamente os tensores de saída são:

output_tensor[0] = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

output_tensor[1] = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

Argumentos:

• scope: um objeto Scope
• split_dim: 0-D. A dimensão ao longo da qual dividir. Deve estar no intervalo [0, rank(shape)) .
• índices: o tensor 2-D representa os índices do tensor esparso.
• valores: o tensor 1-D representa os valores do tensor esparso.
• forma: 1-D. tensor representa a forma do tensor esparso. índices de saída: Uma lista de tensores 1-D representa os índices dos tensores esparsos de saída.
• num_split: O número de maneiras de dividir.

Devoluções:

• OutputList output_indices
• OutputList output_values: Uma lista de tensores 1-D representa os valores dos tensores esparsos de saída.
• OutputList output_shape: Uma lista de tensores 1-D representa a forma dos tensores esparsos de saída.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::OutputList output_indices

::tensorflow::OutputList output_shape

::tensorflow::OutputList output_values

 SparseSplit(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input split_dim,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  int64 num_split
)