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Python tf.raw_ops.TensorArraySplitV3用法及代码示例


将输入值中的数据拆分为 TensorArray 元素。

用法

tf.raw_ops.TensorArraySplitV3(
    handle, value, lengths, flow_in, name=None
)

参数

  • handle Tensor 类型为 resource 。 TensorArray 的句柄。
  • value 一个Tensor。要写入 TensorArray 的连接张量。
  • lengths Tensor 类型为 int64 。长度向量，如何将值的行拆分为 TensorArray。
  • flow_in Tensor 类型为 float32 。强制正确链接操作的浮点标量。
  • name 操作的名称(可选)。

返回

  • Tensor 类型为 float32 。

假设 lengths 具有值

```(n0, n1, ..., n(T-1))```

并且value 有形状

```(n0 + n1 + ... + n(T-1) x d0 x d1 x ...)```,

这将值拆分为具有 T 张量的 TensorArray。

TensorArray 索引 t 将是具有起始位置的值的子张量

```(n0 + n1 + ... + n(t-1), 0, 0, ...)```

并且有大小

```nt x d0 x d1 x ...```

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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.TensorArraySplitV3。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。