tensorflow:: ops:: DynamicPartition

يقوم بتقسيم data إلى عدد من الموترات num_partitions باستخدام الفهارس من partitions .

ملخص

لكل صف فهرس js بحجم partitions.ndim ، تصبح الشريحة data[js, ...] جزءًا من outputs[partitions[js]] . تُوضع الشرائح التي يكون فيها partitions[js] = i في outputs[i] بالترتيب المعجمي لـ js ، والبعد الأول لـ outputs[i] هو عدد المدخلات في partitions التي تساوي i . بالتفصيل،

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

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

يجب أن يبدأ data.shape بـ partitions.shape .

على سبيل المثال:

    # 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]

راجع dynamic_stitch للحصول على مثال حول كيفية دمج الأقسام مرة أخرى.

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• الأقسام: أي شكل. المؤشرات في النطاق [0, num_partitions) .
• num_partitions: عدد الأقسام المراد إخراجها.

المرتجعات:

• OutputList : موتر المخرجات.

السمات العامة

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