Divisez les données de la valeur d'entrée en éléments TensorArray.
En supposant que « longueurs » prend des valeurs
(n0, n1, ..., n(T-1))(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...)cela divise les valeurs en un TensorArray avec des tenseurs T.
L'indice TensorArray t sera le sous-tenseur des valeurs avec la position de départ
(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)nt x d0 x d1 x ...Constantes
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| Sortie < TFloat32 > | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
| TensorArraySplit statique | |
| Sortie < TFloat32 > | fluxSortie () Un scalaire flottant qui applique un chaînage approprié des opérations. |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
Sortie publique < TFloat32 > asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static TensorArraySplit create ( Scope scope, Operand <?> handle, Operand <? extends TType > value, Operand < TInt64 > lengths, Operand < TFloat32 > flowIn)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération TensorArraySplit.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| poignée | Le handle d’un TensorArray. |
| valeur | Le tenseur concaténé à écrire dans le TensorArray. |
| longueurs | Le vecteur de longueurs, comment diviser les lignes de valeur dans le TensorArray. |
| fluxIn | Un scalaire flottant qui applique un chaînage approprié des opérations. |
Retours
- une nouvelle instance de TensorArraySplit