Изменяет порядок SparseTensor в канонический порядок по строкам.
Обратите внимание, что по соглашению все разреженные операции сохраняют канонический порядок по возрастанию размерности. Единственный случай, когда порядок может быть нарушен, — это ручное манипулирование векторами индексов и значений для добавления записей.
Изменение порядка не влияет на форму SparseTensor.
Если тензор имеет ранг `R` и `N` непустые значения, `input_indices` имеет форму `[N, R]`, input_values имеет длину `N`, а input_shape имеет длину `R`.
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| статический <T расширяет TType > SparseReorder <T> | |
| Вывод < TInt64 > | выходные индексы () 2-Д. |
| Выход <Т> | выходные значения () 1-Д. |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
public static SparseReorder <T> create (область действия , операнд <TInt64> inputIndices, операнд <T> inputValues, операнд < TInt64 > inputShape)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию SparseReorder.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| входные индексы | 2-Д. Матрица `N x R` с индексами непустых значений в SparseTensor, возможно, не в каноническом порядке. |
| входные значения | 1-Д. `N` непустые значения, соответствующие `input_indices`. |
| входная форма | 1-Д. Форма входного SparseTensor. |
Возврат
- новый экземпляр SparseReorder
публичный вывод <TInt64> outputIndices ()
2-Д. Матрица `N x R` с теми же индексами, что и input_indices, но в каноническом порядке по строкам.