тензорный поток:: опс:: Динамический раздел

Разделяет data на тензоры num_partitions , используя индексы из partitions .

Краткое содержание

Для каждого индексного кортежа js размера partitions.ndim срез data[js, ...] становится частью outputs[partitions[js]] . Срезы с partitions[js] = i помещаются в outputs[i] в ​​лексикографическом порядке js , а первое измерение outputs[i] — это количество записей в partitions , равное i . Подробно,

    outputs[i].shape = [sum(partitions == i)] + data.shape[partitions.ndim:]

    outputs[i] = pack([data[js, ...] for js if partitions[js] == i])

data.shape должен начинаться с partitions.shape .

Например:

    # 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]

См. dynamic_stitch для примера того, как объединить разделы обратно.

Аргументы:

• область: объект области.
• перегородки: Любая форма. Индексы в диапазоне [0, num_partitions) .
• num_partitions: количество выводимых разделов.

Возврат:

• OutputList : выходной тензор.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::OutputList outputs

 DynamicPartition(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input partitions,
  int64 num_partitions
)

::tensorflow::Output operator[](
  size_t index
) const