tf.raw_ops.XlaSplitND

Разделяет тензор входных данных по всем измерениям.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.XlaSplitND

tf.raw_ops.XlaSplitND(
    input, N, num_splits, paddings=[], name=None
)

Операция, которая нарезает входной тензор, основываясь на заданном атрибуте num_splits, дополняет части необязательно и возвращает слайсы. Слайсы возвращаются в порядке следования строк.

Эта операция может быть сгенерирована через мост TPU.

Например, с input тензором:

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

num_splits:

[2, 2]

и paddings:

[1, 1]

ожидаемый outputs результат:

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

Аргументы
`input`	A `Tensor`. Входной тензор, который нужно разделить по всем измерениям. } out_arg { name: "outputs" description: <
`N`	An `int`, который `>= 1`.
`num_splits`	Список `ints`. Количество способов разделения по каждому измерению. Измерения формы должны быть целочисленно делимыми.
`paddings`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[]`. Необязательный список правых дополнений для каждого измерения входного тензора, применяемых перед разделением. Это можно использовать, чтобы сделать измерение целочисленно делимым.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Список `N` объектов `Tensor` того же типа, что и `input`.

© 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/XlaSplitND