tf.compat.v1.create_partitioned_variables

Создать список разнесённых переменных в соответствии с заданным slicing. (устарело)

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 разбить только одну размерность полной переменной, и полную переменную можно восстановить, конкатенировав возвращённый список вдоль этой размерности.

Аргументы
`shape`	Список целых чисел. Форма полной переменной.
`slicing`	Список целых чисел. Как разбить переменную. Должен иметь такую же длину, как `shape`. Каждое значение указывает, сколько срезов создать в соответствующей размерности. В настоящее время только одно из значений может быть больше 1; то есть переменная может быть разбита только по одной размерности. Для удобства, запрошенное число разбиений не обязательно должно делиться на соответствующую размерность без остатка. Если это не так, размерности разбиений увеличиваются на 1, начиная с разбиения 0, пока весь излишек не будет поглощён. Правила корректировки могут измениться в будущем, но поскольку вы можете сохранять/восстанавливать эти переменные с различными параметрами разбиения, это не должно быть проблемой.
`initializer`	A `Tensor` формы `shape` или функция инициализации переменной. Если функция, она будет вызвана один раз для каждого среза, передавая форму и тип данных среза в качестве параметров. Функция должна вернуть тензор с той же формой, что и срез.
`dtype`	Тип переменных. Игнорируется, если `initializer` является `Tensor`.
`trainable`	Если True, также добавить все переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES`.
`collections`	Список ключей коллекций графа, в которые нужно добавить переменные. По умолчанию `[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]`.
`name`	Необязательное имя для полной переменной. По умолчанию `"PartitionedVariable"` и автоматически получает уникальное имя.
`reuse`	Булево или `None`; если `True` и имя установлены, будут повторно использованы ранее созданные переменные. Если `False` будут созданы новые переменные. Если `None`, будет унаследовано повторное использование родительского пространства имён.

Возвращает
Список переменных, соответствующих разбиению.

Возможные исключения
`ValueError`	Если какой-либо из аргументов имеет неправильный 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