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tf.split

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

テンソル分割valueサブテンソルのリストに。

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

参照してくださいtf.unstack

場合num_or_size_splits整数であり、次いで、 valueディメンションに沿って分割されaxisnum_or_size_splits小さくテンソル。これは、必要value.shape[axis]で割り切れるnum_or_size_splits

場合num_or_size_splits 1-Dテンソル(またはリスト)であり、次いで、 valueに分割されlen(num_or_size_splits)要素。形状iとして番目の要素は、同じ大きさを有するvalue次元に沿った以外はaxis寸法でありnum_or_size_splits[i]

例えば:

x = tf.Variable(tf.random.uniform([5, 30], -1, 1))

# Split `x` into 3 tensors along dimension 1
s0, s1, s2 = tf.split(x, num_or_size_splits=3, axis=1)
tf.shape(s0).numpy()
array([ 5, 10], dtype=int32)

# Split `x` into 3 tensors with sizes [4, 15, 11] along dimension 1
split0, split1, split2 = tf.split(x, [4, 15, 11], 1)
tf.shape(split0).numpy()
array([5, 4], dtype=int32)
tf.shape(split1).numpy()
array([ 5, 15], dtype=int32)
tf.shape(split2).numpy()
array([ 5, 11], dtype=int32)

value Tensor分割します。
num_or_size_splits いずれかの整数に沿って分割数を示すaxisまたは整数1-D Tensorに沿った各出力テンソルの大きさを含む、またはPythonのリストaxis 。スカラーは、それは均等に分割する必要がある場合value.shape[axis] 。それ以外の場合は、分割軸に沿ったサイズの合計は、のその一致しなければならないvalue
axis 整数またはスカラーint32 Tensor 。沿った寸法は、分割します。範囲内でなければならない[-rank(value), rank(value)) 。デフォルトは0です。
num オプションは、それの形状から推測することができない場合に出力の数を指定するために使用size_splits
name 操作の名前(オプション)。

もしnum_or_size_splitsリストスカラーリターンでnum_or_size_splits Tensorオブジェクト。場合num_or_size_splits 1-Dテンソルを返しnum_or_size_splits.get_shape[0] Tensor分割から生じるオブジェクトvalue

ValueError 場合num指定されていないと推測することはできません。