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

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: SparseSlice

#include <sparse_ops.h>

स्लाइस एक SparseTensor start और size आधार पर।

सारांश

उदाहरण के लिए, यदि इनपुट

input_tensor = shape = [2, 7]
[    a   d e  ]
[b c          ]
है

आलेखीय रूप से आउटपुट टेंसर्स हैं:

sparse_slice([0, 0], [2, 4]) = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

sparse_slice([0, 4], [2, 3]) = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • सूचकांक: 2-डी टेंसर विरल तन्यता के सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करता है।
  • मान: 1-डी टेंसर विरल तन्यता के मूल्यों का प्रतिनिधित्व करता है।
  • आकार: 1-डी। टेंसर विरल तन्यता के आकार का प्रतिनिधित्व करता है।
  • शुरू: 1-डी। टेनसर टुकड़ा की शुरुआत का प्रतिनिधित्व करता है।
  • आकार: 1-डी। टेन्सर टुकड़ा के आकार का प्रतिनिधित्व करता है। आउटपुट सूचकांकों: 1-डी टेंसरों की एक सूची आउटपुट स्पार्स टेनर्स के सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करती है।

रिटर्न:

  • Output output_indices
  • Output output_values: 1-डी टेंसर्स की एक सूची Output स्पार्स टेंसर्स के मूल्यों का प्रतिनिधित्व करती है।
  • Output output_shape: 1-डी टेंसर्स की एक सूची Output स्पार्स टेनर्स के आकार का प्रतिनिधित्व करती है।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

SparseSlice (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input start, :: tensorflow::Input size)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
output_indices
output_shape
output_values

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

output_indices

03 ए 4 एफ 95580

output_shape

::tensorflow::Output output_shape

output_values

::tensorflow::Output output_values

सार्वजनिक कार्य

SparseSlice

 SparseSlice(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input start,
  ::tensorflow::Input size
)