텐서플로우::ops::DynamicPartition

partitions 의 인덱스를 사용하여 data num_partitions 텐서로 분할합니다.

요약

partitions.ndim 크기의 각 인덱스 튜플 js 에 대해, 슬라이스 data[js, ...] 는 outputs[partitions[js]] 의 일부가 됩니다. partitions[js] = i 인 슬라이스는 js 의 사전순으로 outputs[i] 에 배치되며, outputs[i] 의 첫 번째 차원은 i 와 같은 partitions 에 있는 항목의 개수입니다. 자세히 설명하면 다음과 같습니다.

    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 로 시작해야 합니다.

예를 들어:

    # 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]

파티션을 다시 병합하는 방법에 대한 예시는 dynamic_stitch 참조하세요.

논거:

• 범위: Scope 객체
• 파티션: 임의의 형태. 인덱스는 [0, num_partitions) 범위에 있습니다.
• num_partitions: 출력할 파티션 수입니다.

보고:

• OutputList : 출력 텐서입니다.

공개 속성

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