เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: กระจัดกระจายSplit

แยก SparseTensor ออกเป็นเทนเซอร์ num_split ตามมิติเดียว

สรุป

หาก shape[split_dim] ไม่ใช่ผลคูณจำนวนเต็มของ num_split ชิ้น [0 : shape[split_dim] % num_split] ได้รับมิติพิเศษหนึ่งมิติ ตัวอย่างเช่น ถ้า split_dim = 1 และ num_split = 2 และอินพุตเป็น

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

กราฟิกเทนเซอร์เอาท์พุตคือ:

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

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

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• split_dim: 0-D มิติที่จะแยกออกไป ต้องอยู่ในช่วง [0, rank(shape))
• ดัชนี: เทนเซอร์ 2 มิติแสดงถึงดัชนีของเทนเซอร์แบบเบาบาง
• ค่า: เทนเซอร์ 1-D แทนค่าของเทนเซอร์แบบกระจาย
• รูปร่าง: 1-D เทนเซอร์แสดงถึงรูปร่างของเทนเซอร์แบบกระจัดกระจาย ดัชนีเอาท์พุต: รายการเทนเซอร์ 1-D แสดงถึงดัชนีของเทนเซอร์กระจัดกระจายเอาท์พุต
• num_split: จำนวนวิธีที่จะแยก

ผลตอบแทน:

• OutputList output_indices
• OutputList output_values: รายการเทนเซอร์ 1-D แสดงถึงค่าของเทนเซอร์กระจัดกระจายเอาท์พุต
• OutputList output_shape: รายการเทนเซอร์ 1-D แสดงถึงรูปร่างของเทนเซอร์กระจัดกระจายเอาท์พุต

คุณลักษณะสาธารณะ

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
)