tensorflow::ops::DynamicPartition

แบ่ง data ออกเป็นเทนเซอร์ num_partitions โดยใช้ดัชนีจาก partitions

สรุป

สำหรับแต่ละคู่ดัชนี js ที่มีขนาด partitions.ndim data[js, ...] จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของ outputs[partitions[js]] สไลซ์ที่มี partitions[js] = i จะถูกจัดวางใน outputs[i] ตามลำดับตัวอักษรของ js และมิติแรกของ outputs[i] คือจำนวนรายการใน partitions ที่เท่ากับ i โดยละเอียดแล้ว

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

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

data.shape ต้องขึ้นต้นด้วย partitions.shape

ตัวอย่างเช่น:

    # 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]

ดูตัวอย่างวิธีการรวมพาร์ติชันกลับเข้าที่ได้ dynamic_stitch

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• พาร์ติชัน: รูปทรง ใดก็ได้ ดัชนีอยู่ในช่วง [0, num_partitions)
• num_partitions: จำนวนพาร์ติชันที่จะแสดงผล

การส่งคืนสินค้า:

• OutputList : เทนเซอร์ของผลลัพธ์

คุณลักษณะสาธารณะ

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