Menggabungkan daftar `SparseTensor` sepanjang dimensi yang ditentukan.
Penggabungan dilakukan sehubungan dengan versi padat dari tensor renggang ini. Diasumsikan bahwa setiap masukan adalah `SparseTensor` yang elemennya diurutkan berdasarkan jumlah dimensi yang meningkat.
Semua bentuk masukan harus cocok, kecuali dimensi gabungan. Daftar `indeks`, `nilai`, dan `bentuk` harus memiliki panjang yang sama.
Bentuk keluaran identik dengan masukan, kecuali sepanjang dimensi concat, yang merupakan jumlah dari ukuran masukan sepanjang dimensi tersebut.
Elemen keluaran akan digunakan untuk mempertahankan urutan pengurutan seiring bertambahnya jumlah dimensi.
Operasi ini berjalan dalam waktu `O(M log M)`, dengan `M` adalah jumlah total nilai tidak kosong di semua input. Hal ini disebabkan oleh kebutuhan akan pengurutan internal agar dapat digabungkan secara efisien di seluruh dimensi yang berubah-ubah.
Misalnya, jika `concat_dim = 1` dan inputnya adalah
sp_inputs[0]: bentuk = [2, 3] [0, 2]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
sp_inputs[1]: bentuk = [2, 4] [0, 1]: "d" [0, 2]: "e"
maka outputnya adalah
bentuk = [2, 7] [0, 2]: "a" [0, 4]: "d" [0, 5]: "e" [1, 0]: "b" [1, 1]: " C"
Secara grafis ini setara dengan melakukan
[ a] gabungan [ de ] = [ ade ] [bc ] [ ] [bc ]
Konstanta
| Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
| statis <T memperluas TType > SparseConcat <T> | |
| Keluaran < TInt64 > | Indeks keluaran () 2-D. |
| Keluaran < TInt64 > | bentuk keluaran () 1-D. |
| Keluaran <T> | Nilai keluaran () 1-D. |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
public static SparseConcat <T> buat ( Lingkup lingkup, Iterable< Operand < TInt64 >> indeks, nilai Iterable< Operand <T>>, Iterable< Operand < TInt64 >> bentuk, ConcatDim panjang)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseConcat baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| indeks | 2-D. Indeks setiap masukan `SparseTensor`. |
| nilai-nilai | 1-D. Nilai yang tidak kosong dari setiap `SparseTensor`. |
| bentuk | 1-D. Bentuk setiap `SparseTensor`. |
| concatDim | Dimensi untuk digabungkan. Harus dalam rentang [-rank, rank), dengan rank adalah jumlah dimensi di setiap input `SparseTensor`. |
Kembali
- contoh baru dari SparseConcat