Python – tensorflow.IndexedSlicesSpec()

TensorFlow是谷歌设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。

IndexedSlicesSpec继承自TypeSpec，为IndexedSlices提供类型规范。

语法:
tensorflow.IndexedSlicesSpec( shape, dtype, indices_dtype, dense_shape_dtype, indices_shape )

参数:

• shape（可选）: 它定义了IndexedSlices的密集形状。默认值是None，允许任何密集的形状。
• dtype（可选）:它定义了IndexedSlices值的dtype。默认值是float32。
• indices\_dtype（可选）:它定义了IndexedSlices中索引的dtype。它可以是int32或int64，默认值为int64。
• dense\_shape\_dtype（可选）:它定义了IndexedSlices中密集形状的dtype。它可以是int32、int64或None，默认值为None。
• indices\_shape（可选）:它定义了索引组件的形状，表明IndexedSlices中有多少个片子。

例子1：
这个例子使用所有的默认值。

# Importing the library
import tensorflow as tf
 
# Calculating result
res = tf.IndexedSlicesSpec()
 
# Printing the result
print('IndexedSlicesSpec: ', res)

输出:

IndexedSlicesSpec:  IndexedSlicesSpec(TensorShape(None), tf.float32, tf.int64, None, TensorShape([None]))

示例 2:

# Importing the library
import tensorflow as tf
 
# Calculating result
res = tf.IndexedSlicesSpec((2, 3))
 
# Printing the result
print('IndexedSlicesSpec: ', res)

输出:

IndexedSlicesSpec:  IndexedSlicesSpec(TensorShape([2, 3]), tf.float32, tf.int64, None, TensorShape([None]))