tf.raw_ops.XlaSplitND

Разбивает входной тензор по всем измерениям.

Просмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.XlaSplitND

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

Операция, которая нарезает входной тензор на основе заданного атрибута num_splits, при необходимости дополняет срезы и возвращает их. Срезы возвращаются в построчном порядке.

Эта операция может быть создана 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
`input`	`Tensor`. Входной тензор для разбиения по всем измерениям. } out_arg { name: "outputs" description: <
`N`	`int`, имеющее тип `>= 1`.
`num_splits`	Список `ints`. Количество частей, на которые нужно разбить каждое измерение. Размеры измерений должны делиться нацело.
`paddings`	Необязательный список `ints`. По умолчанию — `[]`. Необязательный список дополнений справа для каждого измерения входного тензора, применяемых перед разбиением. Это можно использовать, чтобы размер измерения делился нацело.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Список объектов `N` `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