tf.compat.v1.create_partitioned_variables

Создает список секционированных переменных в соответствии с заданным slicing. (устарела)

tf.compat.v1.create_partitioned_variables(
    shape,
    slicing,
    initializer,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    trainable=True,
    collections=None,
    name=None,
    reuse=None
)

В настоящее время можно разделить только одно измерение полной переменной, а полную переменную можно восстановить, объединив возвращенный список вдоль этого измерения.

Аргументы
`shape`	Список целых чисел. Форма полной переменной.
`slicing`	Список целых чисел. Способ секционирования переменной. Длина списка должна совпадать с длиной `shape`. Каждое значение указывает, сколько срезов нужно создать в соответствующем измерении. В настоящее время только одно из значений может быть больше 1; то есть переменную можно разделить только вдоль одного измерения. Для удобства запрошенное число секций не обязательно должно без остатка делить соответствующее измерение. Если это не так, размеры секций увеличиваются на 1, начиная с секции 0, пока не будет распределен весь остаток. Правила корректировки могут измениться в будущем, но это не должно стать проблемой, поскольку эти переменные можно сохранять и восстанавливать с другими параметрами разбиения.
`initializer`	Объект `Tensor` формы `shape` или функция-инициализатор переменной. Если передана функция, она будет вызвана один раз для каждого среза; форма и тип данных среза передаются ей в качестве параметров. Функция должна возвращать тензор той же формы, что и срез.
`dtype`	Тип переменных. Игнорируется, если `initializer` является объектом `Tensor`.
`trainable`	Если значение равно True, добавить все переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES`.
`collections`	Список ключей коллекций графа, в которые нужно добавить переменные. По умолчанию используется `[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]`.
`name`	Необязательное имя полной переменной. По умолчанию используется `"PartitionedVariable"`; имя автоматически делается уникальным.
`reuse`	Логическое значение или `None`; если `True` и задано имя, будут повторно использованы ранее созданные переменные. Если `False`, будут созданы новые переменные. Если `None`, будет унаследован режим повторного использования родительской области видимости.

Возвращает
Список переменных, соответствующих разбиению на срезы.

Вызывает исключение
`ValueError`	Если какой-либо аргумент имеет неверный формат.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/create_partitioned_variables