تينسورفلو :: العمليات :: شريحة متفرقة

قم SparseTensor بناءً على start size .

ملخص

على سبيل المثال ، إذا كان الإدخال هو

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

موتر الإخراج بيانياً هي:

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

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

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• المؤشرات: موتر 2-D يمثل مؤشرات موتر متفرق.
• القيم: موتر 1-D يمثل قيم موتر متفرق.
• الشكل: 1-D. موتر يمثل شكل موتر متفرق.
• البداية: 1-D. يمثل موتر بداية الشريحة.
• الحجم: 1-D. موتر يمثل حجم الشريحة. مؤشرات الإخراج: تمثل قائمة موترات 1-D مؤشرات موترات الإخراج المتفرقة.

عائدات:

• Output output_indices
• Output output_values: تمثل قائمة موترات 1-D قيم موترات الإخراج المتفرقة.
• Output output_shape: تمثل قائمة الموترات 1-D شكل موتر الإخراج المتناثر.

السمات العامة

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
)