Seyrek Bölünmüş

 SparseSplit(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input split_dim,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  int64 num_split
)

tensor akışı:: işlem:: Seyrek Bölünmüş

Bir SparseTensor bir boyut boyunca num_split tensörlere bölün.

Özet

Eğer shape[split_dim] num_split tamsayı katı değilse. Dilimler [0 : shape[split_dim] % num_split] ekstra bir boyut alır. Örneğin, split_dim = 1 ve num_split = 2 ise ve giriş

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

Çıkış tensörleri grafiksel olarak şöyledir:

output_tensor[0] = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

output_tensor[1] = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• split_dim: 0-D. Bölünecek boyut. [0, rank(shape)) aralığında olmalıdır.
• endeksler: 2 boyutlu tensör, seyrek tensörün endekslerini temsil eder.
• değerler: 1-D tensör, seyrek tensörün değerlerini temsil eder.
• şekil: 1-D. tensör seyrek tensörün şeklini temsil eder. çıkış endeksleri: 1 boyutlu tensörlerin bir listesi, çıkış seyrek tensörlerinin endekslerini temsil eder.
• num_split: Bölme yollarının sayısı.

İadeler:

• OutputList çıktı_indisleri
• OutputList çıktı_değerleri: 1 boyutlu tensörlerin bir listesi, çıkış seyrek tensörlerinin değerlerini temsil eder.
• OutputList çıktı_şekli: 1 boyutlu tensörlerin bir listesi, çıktı seyrek tensörlerinin şeklini temsil eder.

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::OutputList output_indices

::tensorflow::OutputList output_shape

::tensorflow::OutputList output_values

 SparseSplit(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input split_dim,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input shape,
  int64 num_split
)