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mindspore.ops.SparseSlice
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.. py:class:: mindspore.ops.SparseSlice
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基于 `start` 和 `size` 对稀疏Tensor进行切片。
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输入：
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- **indices** (Tensor) - 稀疏Tensor的索引，是一个二维Tensor(N乘R的矩阵)，shape为 :math:`(N, R)` 。支持的数据类型为int64，其每一个值都必须是非负整数。
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- **values** (Tensor)- 稀疏Tensor `indices` 对应位置的值，是一个一维Tensor，shape为 :math:`(N,)` 。
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- **shape** (Tensor) - 稀疏Tensor的shape，是一个一维Tensor，shape为 :math:`(R,)` ，数据类型为int64。
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- **start** (Tensor) - 切片操作起始位置，是一个一维Tensor，shape为 :math:`(R,)` ，数据类型为int64。
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- **size** (Tensor) - 切片的尺寸，是一个一维Tensor，shape为 :math:`(R,)` ，数据类型为int64。
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输出：
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切片操作生成一个 `SparseTensor` 对象。
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- y_indices: int64类型的Tensor。
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- y_values: 数据类型与 `values` 相同的Tensor.
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- y_shape: int64类型的Tensor，其大小与 `size` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `indices`、 `shape`、 `start` 和 `size` 不是int64数据类型。
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- **ValueError** - `indices` 不是2维Tensor。
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- **ValueError** - `values`、 `start`、 `shape` 和 `size` 不是一维Tensor。
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- **ValueError** - `indices` 和 `values` 对应元素数量不一致。
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- **ValueError** - `indices[1]` 与 `shape` 的shape不一致。
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- **ValueError** - `shape` 与 `start` 的shape不一致。
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- **ValueError** - `shape` 与 `size` git的shape不一致。
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