指定された次元に沿って `SparseTensor` のリストを連結します。
連結は、これらのスパース テンソルの密なバージョンに関するものです。各入力は `SparseTensor` であり、その要素は次元数の増加に従って順序付けされていると想定されます。
連結次元を除き、すべての入力の形状が一致する必要があります。 「インデックス」、「値」、「形状」のリストは同じ長さでなければなりません。
出力形状は、連結次元に沿ったものを除き、入力の形状と同一です。連結次元に沿った入力のサイズの合計です。
出力要素は、次元数の増加に応じて並べ替え順序を維持するように再ソートされます。
この演算は「O(M log M)」時間で実行されます。ここで、「M」はすべての入力にわたる空でない値の合計数です。これは、任意の次元にわたって効率的に連結するために内部ソートが必要であるためです。
たとえば、「concat_dim = 1」で入力が
sp_inputs[0]: 形状 = [2, 3] [0, 2]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
sp_inputs[1]: 形状 = [2, 4] [0, 1]: "d" [0, 2]: "e"
出力は次のようになります
形状 = [2, 7] [0, 2]: "a" [0, 4]: "d" [0, 5]: "e" [1, 0]: "b" [1, 1]: "ち」
グラフィック的には、これは次のことと同じです
[ a] concat [ de ] = [ ade ] [bc ] [ ] [bc ]
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| static <T extends TType > SparseConcat <T> | |
| 出力< TInt64 > | 出力インデックス() 2D。 |
| 出力< TInt64 > | 出力形状() 1-D。 |
| 出力<T> | 出力値() 1-D。 |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
パブリックメソッド
public static SparseConcat <T> create (スコープスコープ、Iterable< Operand < TInt64 >> インデックス、Iterable< Operand <T>> 値、Iterable< Operand < TInt64 >> 形状、Long concatDim)
新しい SparseConcat オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| インデックス | 2D。各入力 `SparseTensor` のインデックス。 |
| 価値観 | 1-D。各 `SparseTensor` の空でない値。 |
| 形 | 1-D。各 `SparseTensor` の形状。 |
| concatDim | 連結する寸法。 [-rank, Rank) の範囲内である必要があります。ここで、rank は各入力 `SparseTensor` の次元数です。 |
戻り値
- SparseConcat の新しいインスタンス
指定された次元に沿って `SparseTensor` のリストを連結します。
連結は、これらのスパース テンソルの密なバージョンに関するものです。各入力は `SparseTensor` であり、その要素は次元数の増加に従って順序付けされていると想定されます。
連結次元を除き、すべての入力の形状が一致する必要があります。 「インデックス」、「値」、「形状」のリストは同じ長さでなければなりません。
出力形状は、連結次元に沿ったものを除き、入力の形状と同一です。連結次元に沿った入力のサイズの合計です。
出力要素は、次元数の増加に応じて並べ替え順序を維持するように再ソートされます。
この演算は「O(M log M)」時間で実行されます。ここで、「M」はすべての入力にわたる空でない値の合計数です。これは、任意の次元にわたって効率的に連結するために内部ソートが必要であるためです。
たとえば、「concat_dim = 1」で入力が
sp_inputs[0]: 形状 = [2, 3] [0, 2]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
sp_inputs[1]: 形状 = [2, 4] [0, 1]: "d" [0, 2]: "e"
出力は次のようになります
形状 = [2, 7] [0, 2]: "a" [0, 4]: "d" [0, 5]: "e" [1, 0]: "b" [1, 1]: "ち」
グラフィック的には、これは次のことと同じです
[ a] concat [ de ] = [ ade ] [bc ] [ ] [bc ]
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| static <T extends TType > SparseConcat <T> | |
| 出力< TInt64 > | 出力インデックス() 2D。 |
| 出力< TInt64 > | 出力形状() 1-D。 |
| 出力<T> | 出力値() 1-D。 |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
パブリックメソッド
public static SparseConcat <T> create (スコープスコープ、Iterable< Operand < TInt64 >> インデックス、Iterable< Operand <T>> 値、Iterable< Operand < TInt64 >> 形状、Long concatDim)
新しい SparseConcat オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| インデックス | 2D。各入力 `SparseTensor` のインデックス。 |
| 価値観 | 1-D。各 `SparseTensor` の空でない値。 |
| 形 | 1-D。各 `SparseTensor` の形状。 |
| concatDim | 連結する寸法。 [-rank, Rank) の範囲内である必要があります。ここで、rank は各入力 `SparseTensor` の次元数です。 |
戻り値
- SparseConcat の新しいインスタンス