Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea ​​estable.

XlaSplitND

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XlaSplitND public final class

Divide el tensor de entrada en todas las dimensiones.

Una operación que divide el tensor de entrada en función del atributo num_splits dado, rellena los cortes opcionalmente y devuelve los cortes. Los cortes se devuelven en orden de fila principal.

Esta operación se puede generar a través del puente de TPU.

Por ejemplo, con `tensor input`:

[[0, 1, 2],
  [3, 4, 5],
  [6, 7, 8]]
 
` num_splits`:
[2, 2]
 
y `paddings`:
[1, 1]
 
la esperada` outputs` es:
[[0, 1],
  [3, 4]]
 [[2, 0],
  [5, 0]]
 [[6, 7],
  [0, 0]]
 [[8, 0],
  [0, 0]]
 

Clases anidadas

clase XlaSplitND.Options Los atributos opcionales para XlaSplitND

Métodos públicos

estática <T> XlaSplitND <T>
crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, Long N, List <Larga> numSplits, Opciones ... Opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación XlaSplitND.
Iterador < operando <T >>
Lista < salida <T >>
estáticas XlaSplitND.Options
los acolchados (List <Larga> rellenos)

Métodos heredados

Métodos públicos

public static XlaSplitND <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, Long N, List <Larga> numSplits, Opciones ... Opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación XlaSplitND.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte Tensor de entrada para dividir en todas las dimensiones. } out_arg {nombre: "salidas" descripción: <
numSplits Número de formas de dividir por dimensión. Las dimensiones de la forma deben ser divisibles uniformemente.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de XlaSplitND

pública Iterator < operando <T >> iterador ()

Lista pública < salida <T >> salidas ()

públicas estáticas XlaSplitND.Options los acolchados (List <Larga> rellenos)

Parámetros
acolchados Lista opcional de rellenos derechos por dimensión del tensor de entrada para aplicar antes de dividir. Esto se puede usar para hacer que una dimensión sea divisible de manera uniforme.