Sắp xếp lại một SparseTensor theo thứ tự chính tắc, hàng chính.
Lưu ý rằng theo quy ước, tất cả các hoạt động thưa thớt đều giữ nguyên thứ tự chuẩn theo số thứ nguyên tăng dần. Thứ tự thời gian duy nhất có thể bị vi phạm là trong quá trình thao tác thủ công các vectơ chỉ số và giá trị để thêm các mục nhập.
Việc sắp xếp lại không ảnh hưởng đến hình dạng của SparseTensor.
Nếu tenxơ có các giá trị không trống thứ hạng `R` và `N`, thì `input_indices` có hình dạng `[N, R]`, input_values có độ dài `N` và input_shape có độ dài `R`.
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| tĩnh <T mở rộng TType > SparseReorder <T> | |
| Đầu ra < TInt64 > | đầu raChỉ số () 2-D. |
| Đầu ra <T> | Giá trị đầu ra () 1-D. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
public static SparseReorder <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng < TInt64 > inputIndices, Toán hạng <T> inputValues, Toán hạng < TInt64 > inputShape)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SparseReorder mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| đầu vàoChỉ số | 2-D. Ma trận `N x R` với các chỉ mục của các giá trị không trống trong SparseTensor, có thể không theo thứ tự chuẩn. |
| giá trị đầu vào | 1-D. `N` giá trị không trống tương ứng với `input_indices`. |
| hình dạng đầu vào | 1-D. Hình dạng của SparseTensor đầu vào. |
Trả lại
- một phiên bản mới của SparseReorder
Đầu ra công khai < TInt64 > đầu raChỉ số ()
2-D. Ma trận `N x R` có cùng chỉ số với input_indices, nhưng theo thứ tự hàng chính chuẩn.