מסדר מחדש SparseTensor לסדר הקנוני, השורה הראשית.
שים לב שעל פי מוסכמה, כל הפעולות הדלילות משמרות את הסדר הקנוני לאורך מספר הממדים ההולך וגובר. הזמן היחיד שניתן להפר את הסדר הוא במהלך מניפולציה ידנית של וקטורי המדדים והערכים כדי להוסיף ערכים.
סידור מחדש אינו משפיע על צורת ה-SparseTensor.
אם לטנזור יש ערכים 'R' ו-'N' שאינם ריקים, ל-'input_indexes' יש צורה '[N,R]', ל-input_values יש אורך 'N', ול-input_shape יש אורך 'R'.
קבועים
חוּט | OP_NAME | השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow |
שיטות ציבוריות
סטטי <T מרחיב את TType > SparseReorder <T> | |
פלט < TInt64 > | מדדי פלט () 2-D. |
פלט <T> | ערכי פלט () 1-D. |
שיטות בירושה
קבועים
מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME
השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow
שיטות ציבוריות
public static SparseReorder <T> create ( scope scope, Operand < TInt64 > inputIndices, Operand <T> inputValues, Operand < TInt64 > inputShape)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת SparseReorder חדשה.
פרמטרים
תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
---|---|
מדדי קלט | 2-D. מטריצת 'N x R' עם המדדים של ערכים לא ריקים ב-SparseTensor, אולי לא בסדר קנוני. |
ערכי קלט | 1-D. 'N' ערכים לא ריקים התואמים ל'input_indexes'. |
inputShape | 1-D. צורת הקלט SparseTensor. |
החזרות
- מופע חדש של SparseReorder
פלט ציבורי < TInt64 > מדדי פלט ()
2-D. מטריצת `N x R` עם אותם מדדים כמו input_indices, אבל בסדר קנוני של שורה-מז'ור.