tensorflow:: ops:: DynamicPartition

partitionsのインデックスを使用して、 data num_partitionsテンソルに分割します。

まとめ

サイズpartitions.ndimの各インデックス タプルjsに対して、スライスdata[js, ...]はoutputs[partitions[js]]の一部になります。partitions partitions[js] = iのスライスは、 jsの辞書順でoutputs[i]に配置され、 outputs[i]の最初の次元は、 iに等しいpartitionsのエントリ数です。詳細には、

    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で始まる必要があります。

例えば：

    # 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]

パーティションを結合する方法の例については、 dynamic_stitch参照してください。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• パーティション:任意の形状。インデックスは[0, num_partitions)の範囲内。
• num_partitions: 出力するパーティションの数。

返品:

• OutputList ：出力テンソル。

公開属性

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