tf.split

Разделяет тензор value на список подтензоров.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.split

tf.split(
    value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split'
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебниках
Распределенное обучение с базовыми API и DTensor Понимание маскирования и заполнения	Использование DTensors с Keras Распределенное обучение с DTensors Сверточная вариационная автоэнкодер MoViNet для распознавания потокового действия Моделирование с совместным распределением

См. также tf.unstack.

Если num_or_size_splits является int, то он разделяет value по размерности axis на num_or_size_splits меньших тензоров. Это требует, чтобы value.shape[axis] было кратным num_or_size_splits.

Если num_or_size_splits является одномерным тензором (или списком), то value разбивается на len(num_or_size_splits) элементов. Форма i-го элемента имеет тот же размер, что и value, за исключением размерности axis, где размер равен num_or_size_splits[i].

Например:

x = tf.Variable(tf.random.uniform([5, 30], -1, 1))

# Split `x` into 3 tensors along dimension 1
s0, s1, s2 = tf.split(x, num_or_size_splits=3, axis=1)
tf.shape(s0).numpy()
array([ 5, 10], dtype=int32)

# Split `x` into 3 tensors with sizes [4, 15, 11] along dimension 1
split0, split1, split2 = tf.split(x, [4, 15, 11], 1)
tf.shape(split0).numpy()
array([5, 4], dtype=int32)
tf.shape(split1).numpy()
array([ 5, 15], dtype=int32)
tf.shape(split2).numpy()
array([ 5, 11], dtype=int32)

Аргументы
`value`	Тензор для разделения.
`num_or_size_splits`	Либо число разделений по `axis`, либо одномерный целочисленный массив или список Python, содержащий размеры каждого выходного тензора по `axis`. Если число, то оно должно делиться без остатка на `value.shape[axis]`; в противном случае сумма размеров по оси разделения должна совпадать с суммой размеров по оси разделения `value`.
`axis`	Размерность или скаляр `int32` `Tensor`. Размерность, по которой нужно разделить. Должно быть в пределах `[-rank(value), rank(value))`. По умолчанию 0.
`num`	Необязательно, используется для указания количества выходов, когда его нельзя вывести из формы `size_splits`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает

Возвращает
Если `num_or_size_splits` является `int` возвращает список из `num_or_size_splits` `Tensor` объектов; если `num_or_size_splits` является одномерным списком или одномерным `Tensor`, то возвращает `num_or_size_splits.get_shape[0]` `Tensor` объектов, полученных путем разделения `value`.

Если num_or_size_splits является int возвращает список из num_or_size_splits Tensor объектов; если num_or_size_splits является одномерным списком или одномерным Tensor, то возвращает num_or_size_splits.get_shape[0] Tensor объектов, полученных путем разделения value.

Исключения
`ValueError`	Если `num` не указано и не может быть определено.
`ValueError`	Если `num_or_size_splits` является скалярным `Tensor`.

© 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/split