Python tf.compat.v1.sparse_split用法及代碼示例

沿 axis 將 SparseTensor 拆分為 num_split 張量。 (不推薦使用的參數)

用法

tf.compat.v1.sparse_split(
    keyword_required=KeywordRequired(), sp_input=None, num_split=None, axis=None,
    name=None, split_dim=None
)

keyword_required Python 2 代表 *(參數重新排序臨時)
sp_input 要拆分的SparseTensor。
num_split 一個 Python 整數。拆分方式的數量。
axis 一個 0-D int32 Tensor 。要拆分的維度。必須在 [-rank, rank) 範圍內，其中 rank 是輸入 SparseTensor 中的維數。
name 操作的名稱(可選)。
split_dim 不推薦使用軸的舊名稱。

警告：不推薦使用某些參數：(split_dim)。它們將在未來的版本中被刪除。更新說明：split_dim 已棄用，請改用軸

如果 sp_input.dense_shape[axis] 不是 num_split 的整數倍，則每個切片從 0 開始：shape[axis] % num_split 獲得額外的一維。例如，如果 axis = 1 和 num_split = 2 並且輸入是：

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

從圖形上看，輸出張量是：

output_tensor[0] =
[    a   ]
[b c     ]

output_tensor[1] =
[ d e  ]
[      ]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.sparse_split。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。