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tensorflow :: ops :: SparseSlice

#include <sparse_ops.h>

SparseTensor uno SparseTensor base start e alle size .

Sommario

Ad esempio, se l'input è

input_tensor = shape = [2, 7]
[    a   d e  ]
[b c          ]

Graficamente i tensori di uscita sono:

sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • indici: il tensore 2-D rappresenta gli indici del tensore sparso.
  • valori: il tensore 1-D rappresenta i valori del tensore sparse.
  • forma: 1-D. tensore rappresenta la forma del tensore sparse.
  • inizio: 1-D. tensore rappresenta l'inizio della fetta.
  • dimensione: 1-D. tensore rappresenta la dimensione della fetta. indici di output: un elenco di tensori 1-D rappresenta gli indici dei tensori sparsi di output.

Ritorna:

  • Output output_indices
  • Output output_values: un elenco di tensori 1-D rappresenta i valori dei tensori sparsi di output.
  • Output output_shape: un elenco di tensori 1-D rappresenta la forma dei tensori sparsi di output.

Costruttori e distruttori

SparseSlice (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input start, :: tensorflow::Input size)

Attributi pubblici

operation
output_indices
output_shape
output_values

Attributi pubblici

operazione

Operation operation

output_indices

::tensorflow::Output output_indices

output_shape

::tensorflow::Output output_shape

output_values

::tensorflow::Output output_values

Funzioni pubbliche

SparseSlice

 SparseSlice(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input start,
  ::tensorflow::Input size
)