codecamp

TensorFlow函数:tf.sparse_split

tf.sparse_split 函数

sparse_split(
    keyword_required=KeywordRequired(),
    sp_input=None,
    num_split=None,
    axis=None,
    name=None,
    split_dim=None
)

定义在:tensorflow/python/ops/sparse_ops.py.

参见指南:稀疏张量>操纵

tf.sparse_split 函数能够沿着 axis 将 SparseTensor 分解成 num_split 张量.

如果 sp_input.dense_shape[axis] 不是 num_split 从 0 开始的每个切片的整数倍:则 shape[axis] % num_split 获得额外的一个维度.例如,如果 axis = 1 和 num_split = 2,则输入将如下所示:

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

图形化的输出张量为:

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

output_tensor[1] =
[ d e  ]
[      ]

函数参数:

  • keyword_required:Python 2 替代 *(临时为参数重新排序)
  • sp_input:要分割的 SparseTensor.
  • num_split:一个 Python 整数.分割方式的数量.
  • axis:一个 0 维 int32 Tensor.分割要沿着的维度.
  • name:操作的名称(可选).
  • split_dim:不推荐使用轴的旧名称.

函数返回值:

tf.sparse_split 函数返回由分割 value 产生的 num_split SparseTensor 对象.

可能引发的异常:

  • TypeError:如果 sp_input 不是 SparseTensor.
  • ValueError:如果已弃用 split_dim,并且 axis 均为非“None”.
TensorFlow函数:tf.sparse_softmax
TensorFlow函数:tf.sparse_tensor_dense_matmul
温馨提示
下载编程狮App,免费阅读超1000+编程语言教程
取消
确定
目录

TensorFlow 函数介绍

TensorFlow 函数模块:tf

TensorFlow的image模块

TensorFlow使用之tf.io

TensorFlow使用之tf.keras

TensorFlow函数教程:tf.keras.applications

TensorFlow函数教程:tf.keras.backend

TensorFlow使用之tf.metrics

TensorFlow使用之tf.nn

TensorFlow使用之tf.python_io

TensorFlow 功能函数

关闭

MIP.setData({ 'pageTheme' : getCookie('pageTheme') || {'day':true, 'night':false}, 'pageFontSize' : getCookie('pageFontSize') || 20 }); MIP.watch('pageTheme', function(newValue){ setCookie('pageTheme', JSON.stringify(newValue)) }); MIP.watch('pageFontSize', function(newValue){ setCookie('pageFontSize', newValue) }); function setCookie(name, value){ var days = 1; var exp = new Date(); exp.setTime(exp.getTime() + days*24*60*60*1000); document.cookie = name + '=' + value + ';expires=' + exp.toUTCString(); } function getCookie(name){ var reg = new RegExp('(^| )' + name + '=([^;]*)(;|$)'); return document.cookie.match(reg) ? JSON.parse(document.cookie.match(reg)[2]) : null; }