Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.raw_ops.SparseSlice

Вырезка SparseTensor на основе start и size.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.SparseSlice

tf.raw_ops.SparseSlice(
    indices, values, shape, start, size, name=None
)

Например, если входной параметр

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

Графически выходные тензоры:

sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]
Аргументы
indices Tensor типа int64. 2-мерный тензор, представляющий индексы разреженного тензора.
values Tensor. 1-мерный тензор, представляющий значения разреженного тензора.
shape Tensor типа int64. 1-мерный тензор, представляющий форму разреженного тензора.
start Tensor типа int64. 1-мерный тензор, представляющий начало среза.
size Tensor типа int64. 1-мерный тензор, представляющий размер среза. Индексы вывода: список 1-мерных тензоров, представляющих индексы выходных разреженных тензоров.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
Кортеж из объектов Tensor (output_indices, output_values, output_shape).
output_indices Tensor типа int64.
output_values Tensor. Имеет тот же тип, что и values.
output_shape Tensor типа int64.

© 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/raw_ops/SparseSlice

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API