TensorFlowのsplit()がわかりません

タイトルの通りtf.split()がわかりません。
TensorFlow メソッド、shape をいじる系メモで、

python

tf.split(
value: Tensor,
num_or_size_splits: Union[Tensor[int], Tensor[List[int]]],
axis=0,
num=None,
name='split'
)

num_or_size_splits に int のスカラーが与えられた場合は、その数で value を split する。

　num_or_size_splits に List[int] が与えられた場合は、各次元が対応する List の値になるように value を split する。
axis で指定した次元について行う。
size_splits の形から outputs の数が推測できない場合は、 num に指定する。

とありました。自分の見ているプログラムは、どれが当てはまっているのかわかりません。

python
1    red, green, blue = tf.split(input_layer.outputs, 3, 3)

red, green, blueにはどのような値が代入されるのでしょうか？

tf.split(input_layer.outputs, 3, 3)のinput_layer.outputs, 3, 3のそれぞれはどの関数(変数)に対応しているのでしょうか？

何卒お願い致します。

プログラムの全体はこちらです。

python
1def encoder(input_layer):
2
3    VGG_MEAN = [103.939, 116.779, 123.68]
4
5    #RGBをBGRに変換
6    red, green, blue = tf.split(input_layer.outputs, 3, 3)
7    
8    bgr = tf.concat([ blue - VGG_MEAN[0], green - VGG_MEAN[1], red - VGG_MEAN[2] ], axis=3)
9
10    network = tl.layers.InputLayer(bgr, name='encoder/input_layer_bgr')
11
12    # 畳み込み層サイズ1
13    network     = conv_layer(network, [ 3, 64], 'encoder/h1/conv_1')
14    beforepool1 = conv_layer(network, [64, 64], 'encoder/h1/conv_2')
15    network     = pool_layer(beforepool1, 'encoder/h1/pool')
16
17    #畳み込み層サイズ2 
18    network     = conv_layer(network, [64, 128], 'encoder/h2/conv_1')
19    beforepool2 = conv_layer(network, [128, 128], 'encoder/h2/conv_2')
20    network     = pool_layer(beforepool2, 'encoder/h2/pool')
21
22    #畳み込み層サイズ3
23    network     = conv_layer(network, [128, 256], 'encoder/h3/conv_1')
24    network     = conv_layer(network, [256, 256], 'encoder/h3/conv_2')
25    beforepool3 = conv_layer(network, [256, 256], 'encoder/h3/conv_3')
26    network     = pool_layer(beforepool3, 'encoder/h3/pool')
27
28    #畳み込み層サイズ4 
29    network     = conv_layer(network, [256, 512], 'encoder/h4/conv_1')
30    network     = conv_layer(network, [512, 512], 'encoder/h4/conv_2')
31    beforepool4 = conv_layer(network, [512, 512], 'encoder/h4/conv_3')
32    network     = pool_layer(beforepool4, 'encoder/h4/pool')
33
34    #畳み込み層サイズ5
35    network     = conv_layer(network, [512, 512], 'encoder/h5/conv_1')
36    network     = conv_layer(network, [512, 512], 'encoder/h5/conv_2')
37    beforepool5 = conv_layer(network, [512, 512], 'encoder/h5/conv_3')
38    network     = pool_layer(beforepool5, 'encoder/h5/pool')
39
40    return network, (input_layer, beforepool1, beforepool2, beforepool3, beforepool4, beforepool5)