tensorflow::ops::DynamicPartition
#include <data_flow_ops.h>
Разделяет тензор data на num_partitions тензоров по индексам из partitions.
Краткое описание
Для каждой кортежи индексов js размера partitions.ndim, срез data[js, ...] становится частью outputs[partitions[js]]. Срезы с partitions[js] = i размещаются в outputs[i] в лексикографическом порядке js, и первое измерение outputs[i] — количество элементов в partitions, равных i. Подробно,
outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]
outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])
data.shape должно начинаться с partitions.shape.
Например:
# Scalar partitions. partitions = 1 num_partitions = 2 data = [10, 20] outputs[0] = [] # Empty with shape [0, 2] outputs[1] = [[10, 20]]
# Vector partitions. partitions = [0, 0, 1, 1, 0] num_partitions = 2 data = [10, 20, 30, 40, 50] outputs[0] = [10, 20, 50] outputs[1] = [30, 40]
См. dynamic_stitch, чтобы узнать, как объединить разделы обратно.
Возбуждает:
-
InvalidArgumentErrorв следующих случаях:- Если partitions не в диапазоне
[0, num_partiions) - Если
partitions.shapeне совпадает с префиксомdata.shapeаргумента.
- Если partitions не в диапазоне
Аргументы:
- scope: Объект Scope
- partitions: Любой тип данных. Индексы в диапазоне
[0, num_partitions). - num_partitions: Количество выходных разделов.
Возвращает:
-
OutputList: Тензор выходов.
| Конструкторы и деструкторы | |
|---|---|
DynamicPartition(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input partitions, int64 num_partitions) |
| Общедоступные атрибуты | |
|---|---|
operation | |
outputs | |
| Общедоступные функции | |
|---|---|
operator[](size_t index) const | |
Общедоступные атрибуты
operation
Operation operation
outputs
::tensorflow::OutputList outputs
Общедоступные функции
DynamicPartition
DynamicPartition( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input data, ::tensorflow::Input partitions, int64 num_partitions )
operator[]
::tensorflow::Output operator[]( size_t index ) const
© 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/cc/class/tensorflow/ops/dynamic-partition