Python – tensorflow.IndexedSlicesSpec()

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

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