tensor akışı:: işlem:: Dinamik Bölüm

partitions dizinleri kullanarak data num_partitions tensörlere böler.

Özet

partitions.ndim boyutundaki her dizin tuple js için, dilim data[js, ...] outputs[partitions[js]] nin parçası haline gelir. partitions[js] = i olan dilimler, js sözlüksel sırasına göre outputs[i] ye yerleştirilir ve outputs[i] 'nin ilk boyutu, i eşit partitions girişlerin sayısıdır. Detayda,

    outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]

    outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])

data.shape partitions.shape ile başlamalıdır.

Örneğin:

    # Scalar partitions.
    partitions = 1
    num_partitions = 2
    data = [10, 20]
    outputs[0] = []  # Empty with shape [0, 2]
    outputs[1] = [[10, 20]]

    # Vector partitions.
    partitions = [0, 0, 1, 1, 0]
    num_partitions = 2
    data = [10, 20, 30, 40, 50]
    outputs[0] = [10, 20, 50]
    outputs[1] = [30, 40]

Bölümlerin nasıl tekrar birleştirileceğine ilişkin bir örnek için dynamic_stitch bakın.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• bölümler: Herhangi bir şekil. [0, num_partitions) aralığındaki dizinler.
• num_partitions: Çıktısı alınacak bölüm sayısı.

İadeler:

• OutputList : Çıkış tensörü.

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::OutputList outputs

 DynamicPartition(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input partitions,
  int64 num_partitions
)

::tensorflow::Output operator[](
  size_t index
) const