tf.raw_ops.ReadVariableXlaSplitND

Разделяет тензор входного ресурсного переменного по всем измерениям.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.ReadVariableXlaSplitND

tf.raw_ops.ReadVariableXlaSplitND(
    resource, T, N, num_splits, paddings=[], name=None
)

Операция, которая разделяет входной тензор ресурсной переменной на основе заданного атрибута num_splits, дополняет слайсы при необходимости и возвращает слайсы. Слайсы возвращаются в порядке «строка-столбец».

Эта операция может быть сгенерирована через мост TPU.

Например, с тензором input:

[[0, 1, 2],
 [3, 4, 5],
 [6, 7, 8]]

num_splits:

[2, 2]

и paddings:

[1, 1]

ожидаемый результат outputs:

[[0, 1],
 [3, 4]]
[[2, 0],
 [5, 0]]
[[6, 7],
 [0, 0]]
[[8, 0],
 [0, 0]]

Аргументы
`resource`	`Tensor` типа `resource`. Ресурсная переменная входного тензора для разделения по всем измерениям. } out_arg { name: "outputs" description: <
`T`	`tf.DType`.
`N`	`int`, который является `>= 1`.
`num_splits`	Список `ints`. Количество способов разделения по каждому измерению. Размеры формы должны быть кратными.
`paddings`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[]`. Необязательный список правых дополнений для каждого измерения входного тензора, применяемых перед разделением. Это можно использовать, чтобы сделать измерения кратными.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Список объектов `N` `Tensor` типа `T`.

© 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/raw_ops/ReadVariableXlaSplitND