tf.raw_ops.ReadVariableXlaSplitND

Разделяет входной тензор переменной-ресурса по всем измерениям.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.ReadVariableXlaSplitND

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

Операция разделяет входной тензор переменной-ресурса в соответствии с заданным атрибутом num_splits, при необходимости дополняет срезы и возвращает их. Срезы возвращаются в порядке строк.

Эта операция может быть сгенерирована с помощью моста TPU.

Например, для тензора 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`. Переменная-ресурс входного тензора, который нужно разделить по всем измерениям. } out_arg { name: "outputs" description: <
`T`	`tf.DType`.
`N`	Значение `int`, которое является `>= 1`.
`num_splits`	Список `ints`. Число частей, на которые нужно разделить каждое измерение. Размеры должны делиться нацело.
`paddings`	Необязательный список `ints`. Значение по умолчанию: `[]`. Необязательный список дополнений справа для каждого измерения входного тензора, применяемых перед разделением. Это можно использовать, чтобы размер измерения делился нацело.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
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