flux tensoriel : : opérations : : Tranche clairsemée

Découpez un SparseTensor en fonction du start et size .

Résumé

Par exemple, si l'entrée est

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

Graphiquement les tenseurs de sortie sont :

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

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

Arguments:

• scope : un objet Scope
• indices : le tenseur 2D représente les indices du tenseur clairsemé.
• valeurs : le tenseur 1-D représente les valeurs du tenseur clairsemé.
• forme : 1-D. le tenseur représente la forme du tenseur clairsemé.
• début : 1-D. le tenseur représente le début de la tranche.
• taille : 1-D. le tenseur représente la taille de la tranche. indices de sortie : une liste de tenseurs 1-D représente les indices des tenseurs clairsemés de sortie.

Retour:

• Output indice_sortie
• Valeurs_de_sortie Output : une liste de tenseurs 1D représente les valeurs des tenseurs clairsemés en sortie.
• Output output_shape : une liste de tenseurs 1D représente la forme des tenseurs clairsemés en sortie.

Attributs publics

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
)