Применяет операцию набора вдоль последнего измерения двух входов «Тензор».
См. SetOperationOp::SetOperationFromContext для значений `set_operation`.
Выходной `result` — это SparseTensor, представленный `result_indices`, `result_values` и `result_shape`. Для `set1` и `set2` с рангом `n` он имеет ранг `n` и те же самые первые измерения `n-1`, что и `set1` и `set2`. Измерение "nth" содержит результат операции "set_operation", примененный к соответствующему измерению "[0...n-1]" набора "set".
Вложенные классы
| сорт | DenseToDenseSetOperation.Options | Дополнительные атрибуты для DenseToDenseSetOperation | |
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| static <T расширяет TType > DenseToDenseSetOperation <T> | |
| Вывод < TInt64 > | Индексы результата () 2D-индексы SparseTensor. |
| Вывод < TInt64 > | РезультатФорма () 1D «Тензорная» форма «SparseTensor». |
| Выход <Т> | РезультатЗначения () 1D значения SparseTensor. |
| статический DenseToDenseSetOperation.Options | validateIndices (логическое значение validateIndices) |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
public static DenseToDenseSetOperation <T> create (область действия , операнд <T> set1, операнд <T> set2, строка setOperation, параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию DenseToDenseSetOperation.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| набор1 | `Тензор` ранга `n`. Первые размеры `n-1` должны быть такими же, как `set2`. Измерение `n` содержит значения в наборе, дубликаты допускаются, но игнорируются. |
| набор2 | `Тензор` ранга `n`. Первые размеры `n-1` должны быть такими же, как `set1`. Измерение `n` содержит значения в наборе, дубликаты допускаются, но игнорируются. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр DenseToDenseSetOperation
публичный вывод <TInt64> resultShape ()
1D «Тензорная» форма «SparseTensor». `result_shape[0...n-1]` совпадает с первыми размерностями `n-1` для `set1` и `set2`, `result_shape[n]` — это максимальный размер набора результатов для всех `0. ..n-1` размеры.