يسلسل قائمة `SparseTensor` على طول البعد المحدد.
التسلسل يتعلق بالإصدارات الكثيفة من هذه الموترات المتناثرة. من المفترض أن كل إدخال هو "SparseTensor" الذي يتم ترتيب عناصره حسب عدد الأبعاد المتزايد.
يجب أن تتطابق جميع أشكال المدخلات، باستثناء البعد المتسلسل. يجب أن يكون لقوائم "المؤشرات" و"القيم" و"الأشكال" نفس الطول.
شكل المخرجات مطابق للمدخلات، باستثناء طول البعد المتسلسل، حيث يكون مجموع أحجام المدخلات على طول هذا البعد.
سيتم اللجوء إلى عناصر الإخراج للحفاظ على ترتيب الفرز مع زيادة عدد الأبعاد.
يتم تشغيل هذه العملية في وقت `O(M log M)`، حيث `M` هو إجمالي عدد القيم غير الفارغة عبر جميع المدخلات. ويرجع ذلك إلى الحاجة إلى فرز داخلي من أجل التسلسل بكفاءة عبر بُعد عشوائي.
على سبيل المثال، إذا كان `concat_dim = 1` وكانت المدخلات
sp_inputs[0]: الشكل = [2، 3] [0، 2]: "أ" [1، 0]: "ب" [1، 1]: "ج"
sp_inputs[1]: الشكل = [2، 4] [0، 1]: "د" [0، 2]: "ه"
ثم سيكون الإخراج
الشكل = [2، 7] [0، 2]: "أ" [0، 4]: "د" [0، 5]: "ه" [1، 0]: "ب" [1، 1]: " ج"
بيانيا هذا يعادل القيام
[ a] concat [ de ] = [ ade ] [bc ] [ ] [bc ]
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| ثابت <T يمتد TType > SparseConcat <T> | |
| الإخراج <TInt64> | مؤشرات الإخراج () 2-د. |
| الإخراج <TInt64> | شكل الإخراج () 1-د. |
| الإخراج <T> | قيم الإخراج () 1-د. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
إنشاء SparseConcat <T> ثابت عام ( نطاق النطاق ، مؤشرات Iterable< Operand < TInt64 >>، قيم Iterable< operand <T>>، أشكال Iterable< Operand < TInt64 >>، ConcatDim الطويلة)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseConcat جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| المؤشرات | 2-د. مؤشرات كل إدخال `SparseTensor`. |
| قيم | 1-د. قيم غير فارغة لكل `SparseTensor`. |
| الأشكال | 1-د. أشكال كل `SparseTensor`. |
| com.concatDim | البعد لتسلسل على طول. يجب أن يكون في النطاق [-رتبة، رتبة)، حيث الرتبة هي عدد الأبعاد في كل إدخال `SparseTensor`. |
عائدات
- مثيل جديد من SparseConcat