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Tensorflow :: ops :: DynamicPartition

#include <data_flow_ops.h>

Partitioniert data in num_partitions Tensoren unter Verwendung von Indizes aus partitions .

Zusammenfassung

Für jedes js der Größe partitions.ndim werden die Slice- data[js, ...] Teil der outputs[partitions[js]] . Die Slices mit partitions[js] = i werden in der lexikografischen Reihenfolge von js in den outputs[i] js , und die erste Dimension der outputs[i] ist die Anzahl der Einträge in partitions gleich i . Im Detail,

    outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]

    outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])

data.shape muss mit partitions.shape .

Beispielsweise:

    # Scalar partitions.
    partitions = 1
    num_partitions = 2
    data = [10, 20]
    outputs[0] = []  # Empty with shape [0, 2]
    outputs[1] = [[10, 20]]

    # Vector partitions.
    partitions = [0, 0, 1, 1, 0]
    num_partitions = 2
    data = [10, 20, 30, 40, 50]
    outputs[0] = [10, 20, 50]
    outputs[1] = [30, 40]

In dynamic_stitch ein Beispiel zum dynamic_stitch von Partitionen.

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Partitionen: Jede Form. Indizes im Bereich [0, num_partitions) .
  • num_partitions: Die Anzahl der auszugebenden Partitionen.

Kehrt zurück:

  • OutputList : Der Ausgangstensor.

Konstruktoren und Destruktoren

DynamicPartition (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input partitions, int64 num_partitions)

Öffentliche Attribute

operation
outputs

Öffentliche Funktionen

operator[] (size_t index) const

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

Ausgänge

::tensorflow::OutputList outputs

Öffentliche Funktionen

DynamicPartition

 DynamicPartition(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input partitions,
  int64 num_partitions
)

Operator[]

::tensorflow::Output operator[](
  size_t index
) const