flujo tensor:: operaciones:: Rebanada dispersa
#include <sparse_ops.h>
Corta un SparseTensor
según el start
y size
.
Resumen
Por ejemplo, si la entrada es
input_tensor = shape = [2, 7] [ a d e ] [b c ]
Gráficamente los tensores de salida son:
sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4] [ a ] [b c ] sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3] [ d e ] [ ]
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- índices: el tensor 2-D representa los índices del tensor disperso.
- valores: el tensor 1-D representa los valores del tensor disperso.
- forma: 1-D. tensor representa la forma del tensor disperso.
- inicio: 1-D. tensor representa el inicio del corte.
- tamaño: 1-D. El tensor representa el tamaño del corte. Índices de salida: una lista de tensores 1-D representa los índices de los tensores dispersos de salida.
Devoluciones:
-
Output
índices_salida - Valores de salida
Output
: una lista de tensores 1-D representa los valores de los tensores dispersos de salida. -
Output
Output_shape: una lista de tensores 1-D representa la forma de los tensores dispersos de salida.
Constructores y destructores | |
---|---|
SparseSlice (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input start, :: tensorflow::Input size) |
Atributos públicos | |
---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values |
Atributos públicos
operación
Operation operation
índices_de_salida
::tensorflow::Output output_indices
forma_salida
::tensorflow::Output output_shape
valores_de_salida
::tensorflow::Output output_values
Funciones públicas
Rebanada dispersa
SparseSlice( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input values, ::tensorflow::Input shape, ::tensorflow::Input start, ::tensorflow::Input size )