使用來自 partitions
的索引將 data
劃分為 num_partitions
張量。
用法
tf.raw_ops.DynamicPartition(
data, partitions, num_partitions, name=None
)
參數
-
data
一個Tensor
。 -
partitions
Tensor
類型為int32
。任何形狀。[0, num_partitions)
範圍內的索引。 -
num_partitions
int
即>= 1
。要輸出的分區數。 -
name
操作的名稱(可選)。
返回
-
與
data
具有相同類型的num_partitions
Tensor
對象的列表。
對於大小為 partitions.ndim
的每個索引元組 js
,切片 data[js, ...]
成為 outputs[partitions[js]]
的一部分。帶有partitions[js] = i
的切片按照js
的字典順序放置在outputs[i]
中,outputs[i]
的第一個維度是partitions
中的條目數等於i
。詳細地,
outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]
outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])
data.shape
必須以 partitions.shape
開頭。
例如:
# Scalar partitions.
partitions = 1
num_partitions = 2
data = [10, 20]
outputs[0] = [] # Empty with shape [0, 2]
outputs[1] = [[10, 20]]
# Vector partitions.
partitions = [0, 0, 1, 1, 0]
num_partitions = 2
data = [10, 20, 30, 40, 50]
outputs[0] = [10, 20, 50]
outputs[1] = [30, 40]
有關如何合並分區的示例,請參閱dynamic_stitch
。
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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.raw_ops.DynamicPartition。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。