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”.