Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: डायनामिकपार्टिशन

#include <data_flow_ops.h>

विभाजन data में num_partitions से सूचकांक का उपयोग कर tensors partitions

सारांश

आकार के partitions.ndim के प्रत्येक सूचकांक tuple js के लिए। andim, टुकड़ा data[js, ...] outputs[partitions[js]] हिस्सा बन जाता है outputs[partitions[js]] । साथ स्लाइस partitions[js] = i में रखा जाता है outputs[i] के कोषगत क्रम में js , और का पहला आयाम outputs[i] में प्रविष्टियों की संख्या है partitions के बराबर i । विस्तार से,

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

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

data.shape को partitions.shape शुरू करना चाहिए।

उदाहरण के लिए:

    # 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]

विभाजनों को वापस मर्ज करने के तरीके पर एक उदाहरण के लिए dynamic_stitch देखें।

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • विभाजन: किसी भी आकार। सीमा में [0, num_partitions)
  • num_partitions: आउटपुट के लिए विभाजन की संख्या।

रिटर्न:

  • OutputList : आउटपुट टेंसर।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
outputs

सार्वजनिक कार्य

operator[] (size_t index) const

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

आउटपुट

::tensorflow::OutputList outputs

सार्वजनिक कार्य

डायनामिकपार्टिशन

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

ऑपरेटर[]

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