सार्वजनिक अंतिम वर्ग TensorArraySplit
इनपुट मान से डेटा को TensorArray तत्वों में विभाजित करें।
यह मानते हुए कि `लंबाई` मान लेती है
(n0, n1, ..., n(T-1))
(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...),
TensorArray इंडेक्स t प्रारंभिक स्थिति वाले मानों का सबटेंसर होगा
(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)
nt x d0 x d1 x ...
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <फ्लोट> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T> TensorArraySplit | |
| आउटपुट <फ्लोट> | प्रवाहित () एक फ्लोट स्केलर जो संचालन की उचित श्रृंखला को लागू करता है। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक TensorArraySplit बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> हैंडल, ऑपरेंड <T> मान, ऑपरेंड <Long> लंबाई, ऑपरेंड <फ्लोट> फ़्लोइन)
एक नए TensorArraySplit ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| सँभालना | TensorArray का हैंडल. |
| कीमत | TensorArray को लिखने के लिए संयोजित टेंसर। |
| लंबाई | लंबाई का वेक्टर, मान की पंक्तियों को TensorArray में कैसे विभाजित करें। |
| प्रवाह में | एक फ्लोट स्केलर जो संचालन की उचित श्रृंखला को लागू करता है। |
रिटर्न
- TensorArraySplit का एक नया उदाहरण