本文主要是介绍tf.split()函数解析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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)。
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作者：SangrealLilith
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/SangrealLilith/article/details/80272346
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