tensorflow :: operaciones :: SparseSlice

Corte un SparseTensor según el start y el 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. 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 output_indices
• Output output_values: 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.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

 SparseSlice(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input start,
  ::tensorflow::Input size
)