tensorflow::ops::SparseSplit

#include <sparse_ops.h>

Разделить SparseTensor на num_split тензоры вдоль одного измерения.

Краткое описание

Если shape[split_dim] не является целым кратным num_split. Сlices [0 : shape[split_dim] % num_split] получают дополнительное измерение. Например, если split_dim = 1 и num_split = 2 и входной тензор

input_tensor = shape = [2, 7]
[    a   d e  ]
[b c          ]

Графическое представление выходных тензоров:

output_tensor[0] = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

output_tensor[1] = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• split_dim: 0-мерный. Измерение, по которому происходит разделение. Должно быть в диапазоне [0, rank(shape)).
• indices: 2-мерный тензор, представляющий индексы разреженного тензора.
• values: 1-мерный тензор, представляющий значения разреженного тензора.
• shape: 1-мерный. Тензор, представляющий форму разреженного тензора. output_indices: Список 1-мерных тензоров, представляющих индексы выходных разреженных тензоров.
• num_split: Количество способов разделения.

Возвращаемые значения:

• OutputList output_indices
• OutputList output_values: Список 1-мерных тензоров, представляющих значения выходных разреженных тензоров.
• OutputList output_shape: Список 1-мерных тензоров, представляющих форму выходных разреженных тензоров.

Открытые атрибуты

Operation operation

::tensorflow::OutputList output_indices

::tensorflow::OutputList output_shape

::tensorflow::OutputList output_values

Открытые функции

 SparseSplit(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input split_dim,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  int64 num_split
)