सहायता Kaggle पर TensorFlow साथ ग्रेट बैरियर रीफ की रक्षा चैलेंज में शामिल हों

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: बचाना

#include <io_ops.h>

डिस्क पर इनपुट टेनर्स स्लाइस बचाता है।

सारांश

यह Save सिवाय इसके कि टेंसर्स को बचाया फाइल में एक बड़े टेंसर के स्लाइस के रूप में सूचीबद्ध किया जा सकता है। shapes_and_slices बड़े टेंसर के आकार और उस स्लाइस को निर्दिष्ट करता है जिसे यह shapes_and_slices कवर करता है। shapes_and_slices के रूप में कई तत्वों के रूप में होना आवश्यक है tensor_names

shapes_and_slices के shapes_and_slices इनपुट या तो होना चाहिए:

  • खाली स्ट्रिंग, जिस स्थिति में संबंधित टेंसर को सामान्य रूप से बचाया जाता है।
  • प्रपत्र dim0 dim1 ... dimN-1 slice-spec का एक स्ट्रिंग dim0 dim1 ... dimN-1 slice-spec जहां dimI बड़े टेंसर के आयाम हैं और slice-spec निर्दिष्ट करता है कि बचाने के लिए टेंसर द्वारा किस हिस्से को कवर किया गया है।

slice-spec अपने आप में एक : -सेपोरेटेड लिस्ट: slice0:slice1:...:sliceN-1 जहां प्रत्येक sliceI है:

  • स्ट्रिंग - जिसका अर्थ है कि टुकड़ा इस आयाम के सभी सूचकांकों को शामिल करता है
  • start,length जहां start और length पूर्णांक हैं। उस मामले में टुकड़ा को शामिल किया गया length पर शुरू सूचकांक start

Save भी देखें।

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • फ़ाइल नाम: एक एकल तत्व होना चाहिए। फ़ाइल का नाम जिसे हम टेंसर लिखते हैं।
  • टेंसोर_नाम: आकार [N] । टेंसरों के नाम सहेजे जाने हैं।
  • shape_and_slices: आकार [N] । आकार और टुकड़ा विनिर्देशों का उपयोग करते समय टेनर्स को बचाते हैं।
  • डेटा: N दसियों को बचाने के लिए।

रिटर्न:

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

SaveSlices (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input filename, :: tensorflow::Input tensor_names, :: tensorflow::Input shapes_and_slices, :: tensorflow::InputList data)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation

सार्वजनिक कार्य

operator::tensorflow::Operation () const

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

सार्वजनिक कार्य

बचाना

 SaveSlices(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input filename,
  ::tensorflow::Input tensor_names,
  ::tensorflow::Input shapes_and_slices,
  ::tensorflow::InputList data
)

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: ऑपरेशन

 operator::tensorflow::Operation() const