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Python tf.raw_ops.SparseSlice用法及代码示例


根据 start 和 size 切片 SparseTensor 。

用法

tf.raw_ops.SparseSlice(
    indices, values, shape, start, size, name=None
)

参数

  • indices Tensor 类型为 int64 。二维张量表示稀疏张量的索引。
  • values 一个Tensor。一维张量表示稀疏张量的值。
  • shape Tensor 类型为 int64 。一维。张量表示稀疏张量的形状。
  • start Tensor 类型为 int64 。一维。张量表示切片的开始。
  • size Tensor 类型为 int64 。一维。张量表示切片的大小。输出索引：一维张量列表表示输出稀疏张量的索引。
  • name 操作的名称(可选)。

返回

  • Tensor 对象的元组(output_indices、output_values、output_shape)。
  • output_indices Tensor 类型为 int64 。
  • output_values 一个Tensor。具有与 values 相同的类型。
  • output_shape Tensor 类型为 int64 。

例如，如果输入是

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

从图形上看，输出张量是：

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

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

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.raw_ops.SparseSlice。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。