TensorFlow가 5월 14일 Google I/O로 돌아왔습니다!
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SaveSlices
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
입력 텐서 슬라이스를 디스크에 저장합니다.
이는 텐서가 더 큰 텐서의 조각으로 저장된 파일에 나열될 수 있다는 점을 제외하면 '저장'과 같습니다. `shapes_and_slices`는 더 큰 텐서의 모양과 이 텐서가 다루는 슬라이스를 지정합니다. `shapes_and_slices`에는 `tensor_names`만큼 많은 요소가 있어야 합니다.
'shapes_and_slices' 입력 요소는 다음 중 하나여야 합니다.
- 빈 문자열. 이 경우 해당 텐서는 정상적으로 저장됩니다.
- `dim0dim1 ...dimN-1slice-spec` 형식의 문자열. 여기서 `dimI`는 더 큰 텐서의 차원이고 `slice-spec`은 저장할 텐서에 포함되는 부분을 지정합니다.
`slice-spec` 자체는 `:`으로 구분된 목록입니다: `slice0:slice1:...:sliceN-1` 여기서 각 `sliceI`는 다음 중 하나입니다.
- 슬라이스가 이 차원의 모든 인덱스를 포함함을 의미하는 문자열 `-`
- 'start'와 'length'는 정수입니다. 이 경우 슬라이스는 `start`에서 시작하는 `length` 인덱스를 포함합니다.
'저장'도 참조하세요.
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
상속된 메서드
java.lang.Object 클래스에서 부울 | 같음 (개체 arg0) |
마지막 수업<?> | getClass () |
정수 | 해시 코드 () |
최종 무효 | 알림 () |
최종 무효 | 통지모두 () |
끈 | toString () |
최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
최종 무효 | 기다리다 () |
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "SaveSlices"
공개 방법
새 SaveSlices 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|
파일 이름 | 단일 요소가 있어야 합니다. 텐서를 작성하는 파일의 이름입니다. |
---|
텐서 이름 | '[N]' 모양을 만드세요. 저장할 텐서의 이름입니다. |
---|
모양과 조각 | '[N]' 모양을 만드세요. 텐서를 저장할 때 사용할 모양과 슬라이스 사양입니다. |
---|
데이터 | 저장할 'N' 텐서. |
---|
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최종 업데이트: 2023-12-01(UTC)
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