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tensorflow :: operaciones :: SparseSlice

#include <sparse_ops.h>

Corte un SparseTensor según el start y el size .

Resumen

Por ejemplo, si la entrada es

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

Gráficamente los tensores de salida son:

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

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

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • índices: el tensor 2-D representa los índices del tensor disperso.
  • valores: el tensor 1-D representa los valores del tensor disperso.
  • forma: 1-D. tensor representa la forma del tensor disperso.
  • inicio: 1-D. tensor representa el inicio del corte.
  • tamaño: 1-D. tensor representa el tamaño del corte. índices de salida: una lista de tensores 1-D representa los índices de los tensores dispersos de salida.

Devoluciones:

  • Output output_indices
  • Output output_values: Una lista de tensores 1-D representa los valores de los tensores dispersos de salida.
  • Output output_shape: Una lista de tensores 1-D representa la forma de los tensores dispersos de salida.

Constructores y Destructores

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

Atributos públicos

operation
output_indices
output_shape
output_values

Atributos públicos

operación

Operation operation

índices_de_salida

::tensorflow::Output output_indices

output_shape

::tensorflow::Output output_shape

output_values

::tensorflow::Output output_values

Funciones publicas

SparseSlice

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