tensorflow :: ops :: SparseSlice

start 및 size 기준으로 SparseTensor 를 슬라이스합니다.

요약

예를 들어 입력이

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

그래픽 출력 텐서는 다음과 같습니다.

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

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

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• 인덱스 : 2-D 텐서는 희소 텐서의 인덱스를 나타냅니다.
• 값 : 1-D 텐서는 희소 텐서의 값을 나타냅니다.
• 모양 : 1-D. 텐서는 희소 텐서의 모양을 나타냅니다.
• 시작 : 1-D. tensor는 슬라이스의 시작을 나타냅니다.
• 크기 : 1-D. tensor는 슬라이스의 크기를 나타냅니다. 출력 인덱스 : 1-D 텐서 목록은 출력 희소 텐서의 인덱스를 나타냅니다.

보고:

• Output output_indices
• Output output_values ​​: 1 차원 텐서 목록은 출력 희소 텐서의 값을 나타냅니다.
• Output output_shape : 1-D 텐서 목록은 출력 희소 텐서의 모양을 나타냅니다.

공용 속성

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
)