Bir SparseTensor'u kanonik, satır ana sıralamasına göre yeniden sıralar.
Geleneksel olarak, tüm seyrek operasyonların artan boyut sayısı boyunca kanonik sıralamayı koruduğunu unutmayın. Sıralamanın ihlal edilebileceği tek zaman, girdi eklemek için endekslerin ve değer vektörlerinin manuel olarak değiştirilmesidir.
Yeniden sıralama SparseTensor'un şeklini etkilemez.
Tensörün rütbe "R" ve "N" boş olmayan değerleri varsa, "giriş_indisleri" şekli "[N, R]", giriş_değerleri "N" uzunluğuna ve giriş_şekli "R" uzunluğuna sahiptir.
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| static <T, TType'ı genişletir > SparseReorder <T> | |
| Çıkış < TInt64 > | çıktı Endeksleri () 2-D. |
| Çıkış <T> | çıktıDeğerleri () 1-D. |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
public static SparseReorder <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TInt64 > inputIndices, İşlenen <T> inputValues, İşlenen < TInt64 > inputShape)
Yeni bir SparseReorder işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| giriş Endeksleri | 2-D. Bir SparseTensor'da boş olmayan değerlerin indekslerini içeren 'N x R' matrisi, muhtemelen kanonik sıralamada değildir. |
| giriş Değerleri | 1-D. "input_indices"e karşılık gelen "N" boş olmayan değer. |
| giriş Şekli | 1-D. SparseTensor girişinin şekli. |
İadeler
- SparseReorder'ın yeni bir örneği
genel Çıkış < TInt64 > çıktıIndices ()
2-D. input_index'lerle aynı indekslere sahip, ancak standart ana satır sıralamasında "N x R" matrisi.