SaveSlices

공개 최종 클래스 SaveSlices

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

공개 방법

정적 SaveSlice
생성 ( Scope 범위, Operand < TString > 파일 이름, Operand < TString > tensorNames, Operand < TString >shapeAndSlices, Iterable< Operand <?>> 데이터)
새 SaveSlices 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SaveSlices"

공개 방법

public static SaveSlices create ( Scope 범위, Operand < TString > 파일 이름, Operand < TString > tensorNames, Operand < TString >shapeAndSlices, Iterable< Operand <?>> 데이터)

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.
보고
  • SaveSlices의 새 인스턴스