tf.raw_ops.ReadVariableXlaSplitND
Разделяет тензор входной переменной ресурса по всем измерениям.
tf.raw_ops.ReadVariableXlaSplitND(
resource, T, N, num_splits, paddings=[], name=None
)
Операция, которая разделяет тензор входной переменной ресурса на основе заданного атрибута num_splits, дополняет срезы необязательно и возвращает срезы. Срезы возвращаются в порядке «строка-столбец».
Эта операция может быть сгенерирована через мост TPU.
Например, для тензора input:
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
num_splits:
[2, 2]
и paddings:
[1, 1]
ожидаемый результат outputs:
[[0, 1], [3, 4]] [[2, 0], [5, 0]] [[6, 7], [0, 0]] [[8, 0], [0, 0]]
| Аргументы | |
|---|---|
resource | Tensor типа resource. Переменная ресурса входного тензора, который нужно разделить по всем измерениям. } out_arg { name: "outputs" description: <
|
T | tf.DType. |
N | Список int типа >= 1. |
num_splits | Список ints. Количество способов разделения по измерению. Размеры формы должны быть чётными. |
paddings | Необязательный список ints. По умолчанию []. Необязательный список правых дополнений по измерению входного тензора для применения перед разделением. Это можно использовать, чтобы сделать измерение чётным. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Список N Tensor объектов типа T. |
© 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/raw_ops/ReadVariableXlaSplitND