tensorflow :: ops :: SparseSlice

start ve size göre bir SparseTensor dilimleyin.

Özet

Örneğin, giriş

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

Grafiksel olarak çıkış tensörleri:

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

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

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• indisler: 2-B tensör, seyrek tensörün indislerini temsil eder.
• değerler: 1-D tensör, seyrek tensörün değerlerini temsil eder.
• şekil: 1-D. tensör seyrek tensörün şeklini temsil eder.
• başlangıç: 1-D. tensör, dilimin başlangıcını temsil eder.
• boyut: 1-D. tensör, dilimin boyutunu temsil eder. çıktı indeksleri: 1-D tensör listesi, çıkış seyrek tensörlerinin indislerini temsil eder.

İadeler:

• Output output_indices
• Output çıktı_değerleri: Bir 1-D tensör listesi, çıktı seyrek tensörlerinin değerlerini temsil eder.
• Output çıktı_şekli: 1-D tensör listesi, çıktı seyrek tensörlerinin şeklini temsil eder.

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

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