เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: เบาบางSlice

แบ่ง SparseTensor ตาม start และ size

สรุป

ตัวอย่างเช่น หากอินพุตเป็น

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

กราฟิกเทนเซอร์เอาท์พุตคือ:

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

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

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• ดัชนี: เทนเซอร์ 2 มิติแสดงถึงดัชนีของเทนเซอร์แบบเบาบาง
• ค่า: เทนเซอร์ 1-D แทนค่าของเทนเซอร์แบบกระจาย
• รูปร่าง: 1-D เทนเซอร์แสดงถึงรูปร่างของเทนเซอร์แบบกระจัดกระจาย
• เริ่มต้น: 1-D เทนเซอร์แสดงถึงจุดเริ่มต้นของชิ้น
• ขนาด: 1-D. เทนเซอร์แสดงถึงขนาดของชิ้น ดัชนีเอาท์พุต: รายการเทนเซอร์ 1-D แสดงถึงดัชนีของเทนเซอร์กระจัดกระจายเอาท์พุต

ผลตอบแทน:

• Output เอาท์พุต_ดัชนี
• Output output_values: รายการเทนเซอร์ 1-D แสดงถึงค่าของเทนเซอร์กระจัดกระจายเอาท์พุท
• Output พุท output_shape: รายการเทนเซอร์ 1-D แสดงถึงรูปร่างของเทนเซอร์กระจัดกระจายเอาท์พุท

คุณลักษณะสาธารณะ

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

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