DynamicPartition

"Verileri", "bölümlerden" gelen dizinleri kullanarak "sayı_bölüm" tensörlerine ayırır.

'partitions.ndim' boyutundaki her bir indeks tuple'ı 'js' için, 'data[js, ...]' dilimi 'outputs[partitions[js]]'in parçası haline gelir. 'partitions[js] = i' olan dilimler, 'outputs[i]' içine sözlükbilimsel olarak 'js' sırasına göre yerleştirilir ve 'outputs[i]'nin ilk boyutu, 'partitions'daki girişlerin sayısıdır. "ben". Ayrıntılı olarak,

outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]
 
     outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])
 

`data.shape`, `partitions.shape` ile başlamalıdır.

Örneğin:

# 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]
 

Bölümlerin nasıl tekrar birleştirileceğine ilişkin bir örnek için `dynamic_stitch'e bakın.

Şu durumlarda: * `InvalidArgumentError` hatası oluşur: - Bölümler `[0, num_partiions)` aralığında değilse - `partitions.shape`, `data.shape` bağımsız değişkeninin önekiyle eşleşmiyorsa.