Riordina un SparseTensor nell'ordinamento canonico, riga maggiore.
Si noti che per convenzione, tutte le operazioni sparse preservano l'ordinamento canonico lungo il numero di dimensione crescente. L'unico ordinamento temporale che può essere violato è durante la manipolazione manuale degli indici e dei vettori dei valori per aggiungere voci.
Il riordino non influisce sulla forma dello SparseTensor.
Se il tensore ha rango "R" e "N" valori non vuoti, "input_indices" ha forma "[N, R]", input_values ha lunghezza "N" e input_shape ha lunghezza "R".
Costanti
| Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
| statico <T estende TType > SparseReorder <T> | |
| Uscita < TInt64 > | indici di output () 2-D. |
| Uscita <T> | valori di output () 1-D. |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
public static SparseReorder <T> create ( Scope scope, Operando < TInt64 > inputIndices, Operando <T> inputValues, Operando < TInt64 > inputShape)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SparseReorder.
Parametri
| scopo | ambito attuale |
|---|---|
| inputIndices | 2-D. Matrice `N x R` con gli indici dei valori non vuoti in uno SparseTensor, possibilmente non in ordinamento canonico. |
| inputValues | 1-D. "N" valori non vuoti corrispondenti a "input_indices". |
| inputShape | 1-D. Forma dello SparseTensor in ingresso. |
ritorna
- una nuova istanza di SparseReorder
output pubblico < TInt64 > outputIndices ()
2-D. Matrice "N x R" con gli stessi indici di input_indices, ma nell'ordinamento canonico della riga principale.