tensorflow:: ops:: SparseSlice

פרוסות SparseTensor בהתבסס על start size .

תַקצִיר

לדוגמה, אם הקלט הוא

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

מבחינה גרפית, טנזורי הפלט הם:

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

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

טיעונים:

• היקף: אובייקט היקף
• אינדקסים: טנזור דו-ממדי מייצג את האינדקסים של הטנזור הדליל.
• ערכים: טנזור חד-ממדי מייצג את ערכי הטנזור הדליל.
• צורה: טנזור חד-ממדי מייצג את צורת הטנזור הדליל.
• התחלה: טנזור חד-ממדי מייצג את תחילת הפרוסה.
• גודל: טנזור חד-ממדי מייצג את גודל הפרוסה. אינדקסי פלט: רשימה של טנזורים חד-ממדיים מייצגים את האינדקסים של טנזורי הדלילים של הפלט.

החזרות:

• Output
• Output output_values: רשימה של טנזורים חד-ממדיים מייצגים את הערכים של טנזורים דלילים בפלט.
• Output output_shape: רשימה של טנזורים חד-ממדיים מייצגים את צורת הטנזורים הדלילים של הפלט.

מאפיינים ציבוריים

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
)