Python tf.split用法及代碼示例

將張量 value 拆分為子張量列表。

用法

tf.split(
    value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split'
)

參數

value 要拆分的Tensor。
num_or_size_splits int 表示沿 axis 的分割數，或一維整數 Tensor 或 Python 列表，其中包含沿 axis 的每個輸出張量的大小。如果是 int ，那麽它必須平分 value.shape[axis] ；否則沿分割軸的大小總和必須與 value 的大小相匹配。
axis 一個 int 或標量 int32 Tensor 。要拆分的維度。必須在 [-rank(value), rank(value)) 範圍內。默認為 0。
num 可選的 int ，用於在無法從 size_splits 的形狀推斷時指定輸出的數量。
name 操作的名稱(可選)。

如果num_or_size_splits 是int，則返回num_or_size_splits Tensor 對象的列表；如果 num_or_size_splits 是一維列表或一維列表，則 Tensor 返回 num_or_size_splits.get_shape[0] Tensor 拆分產生的對象 value 。

拋出

ValueError 如果 num 未指定且無法推斷。
ValueError 如果 num_or_size_splits 是標量 Tensor 。

另見tf.unstack。

如果 num_or_size_splits 是 int ，則它將 value 沿維度 axis 拆分為 num_or_size_splits 較小的張量。這要求 value.shape[axis] 可以被 num_or_size_splits 整除。

如果 num_or_size_splits 是一維張量(或列表)，則 value 被拆分為 len(num_or_size_splits) 元素。 i -th 元素的形狀與 value 的大小相同，但沿維度 axis 的大小為 num_or_size_splits[i] 。

例如：

x = tf.Variable(tf.random.uniform([5, 30], -1, 1))

# Split `x` into 3 tensors along dimension 1
s0, s1, s2 = tf.split(x, num_or_size_splits=3, axis=1)
tf.shape(s0).numpy()
array([ 5, 10], dtype=int32)

# Split `x` into 3 tensors with sizes [4, 15, 11] along dimension 1
split0, split1, split2 = tf.split(x, [4, 15, 11], 1)
tf.shape(split0).numpy()
array([5, 4], dtype=int32)
tf.shape(split1).numpy()
array([ 5, 15], dtype=int32)
tf.shape(split2).numpy()
array([ 5, 11], dtype=int32)

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.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。

用法

參數

返回

拋出

例如：