当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文

Python tf.raw_ops.SparseSplit用法及代码示例


沿一维将 SparseTensor 拆分为 num_split 张量。

用法

tf.raw_ops.SparseSplit(
    split_dim, indices, values, shape, num_split, name=None
)

参数

  • split_dim Tensor 类型为 int64 。 0-D。要拆分的维度。必须在 [0, rank(shape)) 范围内。
  • 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。输出索引：一维张量列表表示输出稀疏张量的索引。
  • num_split int 即 >= 1 。拆分方式的数量。
  • name 操作的名称(可选)。

返回

  • Tensor 对象的元组(output_indices、output_values、output_shape)。
  • output_indices num_split Tensor 类型为 int64 的对象列表。
  • output_values 与 values 具有相同类型的 num_split Tensor 对象的列表。
  • output_shape num_split Tensor 类型为 int64 的对象列表。

如果 shape[split_dim] 不是 num_split 的整数倍。 Slices [0:shape[split_dim] % num_split] 得到一个额外的维度。例如，如果 split_dim = 1 和 num_split = 2 并且输入是

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

从图形上看，输出张量是：

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

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

相关用法


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.SparseSplit。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。