tf.compat.v1.create_partitioned_variables

Создайте список разнесённых переменных в соответствии с заданным slicing. (устаревшее)

tf.compat.v1.create_partitioned_variables(
    shape,
    slicing,
    initializer,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    trainable=True,
    collections=None,
    name=None,
    reuse=None
)

В настоящее время можно разрезать только одно измерение полной переменной, и полную переменную можно восстановить, склеив возвращённый список вдоль этого измерения.

Аргументы
`shape`	Список целых чисел. Форма полной переменной.
`slicing`	Список целых чисел. Как разбить переменную. Должен иметь такую же длину, как `shape`. Каждое значение указывает, сколько фрагментов создать в соответствующем измерении. В настоящее время только одно из значений может быть больше 1; то есть переменная может быть разрезана только по одному измерению. Для удобства, необходимое количество разбиений не обязательно должно делиться на соответствующее измерение без остатка. Если этого не происходит, размеры фрагментов увеличиваются на 1, начиная с фрагмента 0, пока весь избыток не будет поглощён. Правила корректировки могут измениться в будущем, но поскольку вы можете сохранять/восстанавливать эти переменные с разными спецификациями разбиения, это не должно быть проблемой.
`initializer`	A `Tensor` формы `shape` или функция инициализации переменной. Если функция, она вызывается один раз для каждого фрагмента, передавая размер и тип данных фрагмента в качестве параметров. Функция должна возвращать тензор с той же формой, что и фрагмент.
`dtype`	Тип переменных. Игнорируется, если `initializer` является `Tensor`.
`trainable`	Если True, добавляет все переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES`.
`collections`	Список ключей коллекций графа, в которые добавляются переменные. По умолчанию `[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]`.
`name`	Необязательное имя для полной переменной. По умолчанию `"PartitionedVariable"` и автоматически получает уникальное имя.
`reuse`	Булево значение или `None`; если `True` и имя установлено, будут повторно использованы ранее созданные переменные. Если `False` будут созданы новые переменные. Если `None`, будет унаследовано повторное использование родительского области.

Возвращает
Список переменных, соответствующих разбиению.

Возбуждает
`ValueError`	Если какой-либо из аргументов имеет неправильный формат.

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/create_partitioned_variables