тензорный поток:: опс:: Разреженное разделение

Разделите SparseTensor на тензоры num_split по одному измерению.

Краткое содержание

Если shape[split_dim] не является целым числом, кратным num_split . Срезы [0 : shape[split_dim] % num_split] получают одно дополнительное измерение. Например, если split_dim = 1 и num_split = 2 и входные данные

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

Графически выходные тензоры:

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

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

Аргументы:

• область: объект области.
• разделенный_дим: 0-D. Измерение, по которому выполняется разделение. Должно быть в диапазоне [0, rank(shape)) .
• индексы: двумерный тензор представляет индексы разреженного тензора.
• значения: 1D тензор представляет значения разреженного тензора.
• форма: 1-D. tensor представляет форму разреженного тензора. выходные индексы: список одномерных тензоров представляет индексы выходных разреженных тензоров.
• num_split: количество способов разделения.

Возврат:

• OutputList выходных_индексов
• OutputList output_values: список одномерных тензоров представляет значения выходных разреженных тензоров.
• OutputList output_shape: список одномерных тензоров представляет форму выходных разреженных тензоров.

Публичные атрибуты

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
)