tf.split()函数解析

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本文详细介绍了TensorFlow中tf.split函数的使用方法，包括通过整数或向量指定切割数量，以及如何沿特定轴进行切割。以三维张量为例，展示了不同切割方式的效果。

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API原型（TensorFlow 1.8.0）：

tf.split(
    value,
    num_or_size_splits,
    axis=0,
    num=None,
    name='split'
)
这个函数是用来切割张量的。输入切割的张量和参数，返回切割的结果。 
value传入的就是需要切割的张量。 
这个函数有两种切割的方式：

以三个维度的张量为例，比如说一个20 * 30 * 40的张量my_tensor，就如同一个长20厘米宽30厘米高40厘米的蛋糕，每立方厘米都是一个分量。

有两种切割方式： 
1. 如果num_or_size_splits传入的是一个整数，这个整数代表这个张量最后会被切成几个小张量。此时，传入axis的数值就代表切割哪个维度（从0开始计数）。调用tf.split(my_tensor, 2，0)返回两个10 * 30 * 40的小张量。 
2. 如果num_or_size_splits传入的是一个向量，那么向量有几个分量就分成几份，切割的维度还是由axis决定。比如调用tf.split(my_tensor, [10, 5, 25], 2)，则返回三个张量分别大小为 20 * 30 * 10、20 * 30 * 5、20 * 30 * 25。很显然，传入的这个向量各个分量加和必须等于axis所指示原张量维度的大小 (10 + 5 + 25 = 40)。
--------------------- 
作者：SangrealLilith 
来源：优快云 
原文：https://blog.youkuaiyun.com/SangrealLilith/article/details/80272346 
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