Python tensorflow.IndexedSlicesSpec()用法及代码示例

TensorFlow是Google设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。

IndexedSlicesSpec继承自TypeSpec，并扩展IndexedSlices的Type规范。

用法：tensorflow.IndexedSlicesSpec( shape, dtype, indices_dtype, dense_shape_dtype, indices_shape )

参数：

shape(optional):它定义了IndexedSlices的密集形状。默认值为“无”，允许任何密集的形状。
dtype(optinal):它定义IndexedSlices值的dtype。默认值为float32。
indices_dtype(可选)：它在IndexedSlices中定义索引的dtype。它可以是int32或int64，默认值为int64。
dense_shape_dtye(可选)：它在IndexedSlices中定义了密集形状的dtype。它可以是int32，int64或None(默认值为None)。
indices_shape(可选)：它定义了索引组件的形状，该组件指示IndexedSlices中有多少个切片。

范例1：本示例使用所有默认值。

Python3

# Importing the library 
import tensorflow as tf 
  
# Calculating result 
res = tf.IndexedSlicesSpec() 
  
# Printing the result 
print('IndexedSlicesSpec:', res)

输出：

IndexedSlicesSpec: IndexedSlicesSpec(TensorShape(None), tf.float32, tf.int64, None, TensorShape([None]))

范例2：

Python3

# Importing the library 
import tensorflow as tf 
  
# Calculating result 
res = tf.IndexedSlicesSpec((2, 3)) 
  
# Printing the result 
print('IndexedSlicesSpec:', res)

输出：

IndexedSlicesSpec: IndexedSlicesSpec(TensorShape([2, 3]), tf.float32, tf.int64, None, TensorShape([None]))

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注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.IndexedSlicesSpec()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。