tf.dynamic_partition
Разделяет data на num_partitions тензоров, используя индексы из partitions.
tf.dynamic_partition(
data, partitions, num_partitions, name=None
)
Для каждой кортежа индексов js размера partitions.ndim, срез data[js, ...] становится частью outputs[partitions[js]]. Срезы с partitions[js] = i помещаются в outputs[i] в лексикографическом порядке js, и первое измерение outputs[i] равно количеству записей в partitions равных i. Подробнее,
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 для примера объединения разделенных частей обратно.
| Аргументы | |
|---|---|
data | Tensor. |
partitions | Tensor типа int32. Любая форма. Индексы в диапазоне [0, num_partitions). |
num_partitions | int, равное >= 1. Количество разделов для вывода. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Список num_partitions Tensor объектов того же типа, что и data. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/dynamic_partition