tf.split函数说明

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函数形式：

tf.split(
    value,
    num_or_size_splits,
    axis=0,
    num=None,
    name='split'
)

参数：

1. value ：输入的tensor
2. num_or_size_splits ：每个分割后的张量的尺寸，如果是个整数n，就将输入的tensor分为n个子tensor。如果是个tensor T，就将输入的tensor分为len(T)个子tensor。 
3. axis ：A 0-D int32 Tensor；表示分割的尺寸；必须在[-rank(value), rank(value))范围内；默认为0。
4. num=None ：可选的，用于指定无法从 size_splits 的形状推断出的输出数。
5. name ：操作的名称（可选）

 用途：将张量分割成子张量。 

1. 如果num_or_size_splits是整数类型，num_split，则value沿维度 axis 分割成为num_split更小的张量。要求num_split均匀分配value.shape[axis]。

2. 如果num_or_size_splits不是整数类型，则它被认为是一个张量size_splits，然后将value分割成len(size_splits)块。第i部分的形状与value的大小相同，除了沿维度axis之外的大小size_splits[i]。

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代码实例： 

import tensorflow as tf

value = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

split1, split2 = tf.split(value, [0, 2], 0)
split3, split4, split5 = tf.split(value, [1, 0, 2], 1)

with tf.Session() as sess:
	print("第一个变换结果：")
	print(sess.run(split1))
	print("**************")
	print(sess.run(split2))
	print("**************\r\n")

	print("第二个变换结果：")
	print(sess.run(split3))
	print("**************")
	print(sess.run(split4))
	print("**************")
	print(sess.run(split5))

运行结果：

第一个变换结果：
[]
**************
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
**************

第二个变换结果：
[[1]
 [4]]
**************
[]
**************
[[2 3]
 [5 6]]