TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
IndexedSlicesSpec hereda de TypeSpec y proporciona la especificación de tipo para IndexedSlices.
Sintaxis: tensorflow.IndexedSlicesSpec(forma, tipo_d, tipo_de_índices, tipo_de_forma_densa, forma_de_índices)
Parámetros:
- shape(opcional): Define la forma densa de IndexedSlices. El valor predeterminado es Ninguno, lo que permite cualquier forma densa.
- dtype(opcional): Define el dtype de los valores de IndexedSlices. El valor predeterminado es float32.
- indices_dtype(opcional): Define el dtype de los índices en los IndexedSlices. Puede ser int32 o int64 con el valor predeterminado int64.
- dense_shape_dtye(opcional): Define el tipo de forma densa en los IndexedSlices. Puede ser int32, int64 o Ninguno con el valor predeterminado Ninguno.
- indices_shape (opcional): Define la forma del componente de índices, que indica cuántos cortes hay en IndexedSlices.
Ejemplo 1: este ejemplo utiliza todos los valores predeterminados.
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Calculating result res = tf.IndexedSlicesSpec() # Printing the result print('IndexedSlicesSpec: ', res)
Producción:
IndexedSlicesSpec: IndexedSlicesSpec(TensorShape(None), tf.float32, tf.int64, None, TensorShape([None]))
Ejemplo 2:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Calculating result res = tf.IndexedSlicesSpec((2, 3)) # Printing the result print('IndexedSlicesSpec: ', res)
Producción:
IndexedSlicesSpec: IndexedSlicesSpec(TensorShape([2, 3]), tf.float32, tf.int64, None, TensorShape([None]))
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA