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Python tf.raw_ops.XlaSplitND用法及代碼示例

在所有維度上拆分輸入張量。

用法

tf.raw_ops.XlaSplitND(
    input, N, num_splits, paddings=[], name=None
)

參數

  • input A Tensor.輸入張量以拆分所有維度。 } out_arg { 名稱："outputs" 說明：<
  • N int 即 >= 1 。
  • num_splits ints 的列表。每個維度的拆分方式數。形狀尺寸必須是可整除的。
  • paddings ints 的可選列表。默認為 [] 。每個輸入張量維度的右填充的可選列表，以在拆分前應用。這可用於使維度均勻整除。
  • name 操作的名稱(可選)。

返回

  • 與 input 具有相同類型的 N Tensor 對象的列表。

根據給定的 num_splits 屬性對輸入張量進行切片的操作，可選擇填充切片並返回切片。切片按行優先順序返回。

此操作可以通過 TPU 橋生成。

例如，使用 input 張量：

[[0, 1, 2],
 [3, 4, 5],
 [6, 7, 8]]

num_splits：

[2, 2]

和 paddings ：

[1, 1]

預期的outputs 是：

[[0, 1],
 [3, 4]]
[[2, 0],
 [5, 0]]
[[6, 7],
 [0, 0]]
[[8, 0],
 [0, 0]]

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.raw_ops.XlaSplitND。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。