tf.raw_ops.XlaSplitND
Разделяет тензор входных данных по всем измерениям.
tf.raw_ops.XlaSplitND(
input, N, num_splits, paddings=[], name=None
)
Операция, которая разделяет тензор входных данных в соответствии с заданным атрибутом num_splits, дополняет (опционально) слайсы и возвращает полученные слайсы. Слайсы 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 | |
|---|---|
input | A Tensor. Входной тензор для разделения по всем измерениям. } out_arg { name: "outputs" description: <
|
N | An int that is >= 1. |
num_splits | Список ints. Количество способов разделения по измерениям. Размеры формы должны быть чётными. |
paddings | Необязательный список ints. По умолчанию []. Необязательный список правых дополнений по измерениям тензора входных данных для применения до разделения. Это можно использовать, чтобы сделать измерения чётными. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Список N Tensor объектов того же типа, что и input. |
© 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/XlaSplitND