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tensorflow :: ops :: DynamicPartition

#include <data_flow_ops.h>

파티션의 인덱스를 사용하여 datanum_partitions 텐서로 partitions .

요약

partitions.ndim 크기의 각 인덱스 튜플 js 에 대해 슬라이스 data[js, ...]outputs[partitions[js]] 일부가됩니다. 함께 슬라이스 partitions[js] = i 배치된다 outputs[i] 의 사전 식 순서 js , 그리고 제 차원 outputs[i] 항목의 개수 partitions 동일한 i . 상세히,

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

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

data.shapepartitions.shape 시작해야 partitions.shape .

예를 들면 :

    # 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]

파티션을 다시 병합하는 방법에 대한 예는 dynamic_stitch 를 참조하십시오.

인수 :

  • 범위 : 범위 개체
  • 파티션 : 모든 모양. [0, num_partitions) 범위의 인덱스.
  • num_partitions : 출력 할 파티션 수입니다.

보고:

  • OutputList : 출력 텐서.

생성자와 소멸자

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

공용 속성

operation
outputs

공공 기능

operator[] (size_t index) const

공용 속성

조작

Operation operation

출력

::tensorflow::OutputList outputs

공공 기능

DynamicPartition

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

운영자[]

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