Cambia la forma de un SparseTensor para representar valores en una nueva forma densa.
Esta operación tiene la misma semántica que remodelar el tensor denso representado. Los `input_indices` se vuelven a calcular en función de la `new_shape` solicitada.
Si un componente de `new_shape` tiene el valor especial -1, el tamaño de esa dimensión se calcula de modo que el tamaño denso total permanezca constante. Como máximo, un componente de `new_shape` puede ser -1. El número de elementos densos implícitos en "new_shape" debe ser el mismo que el número de elementos densos originalmente implícitos en "input_shape".
La remodelación no afecta el orden de los valores en SparseTensor.
Si el tensor de entrada tiene rango `R_in` y `N` valores no vacíos, y `new_shape` tiene longitud `R_out`, entonces `input_indices` tiene forma `[N, R_in]`, `input_shape` tiene longitud `R_in` , `output_indices` tiene la forma `[N, R_out]` y `output_shape` tiene la longitud `R_out`.
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| estático SparseReshape | |
| Salida < TInt64 > | índices de salida () 2-D. |
| Salida < TInt64 > | forma de salida () 1-D. |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
creación pública estática de SparseReshape (alcance del alcance , operando <TInt64> inputIndices, operando <TInt64> inputShape, operando <TInt64> newShape)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseReshape.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| índices de entrada | 2-D. Matriz `N x R_in` con los índices de valores no vacíos en un SparseTensor. |
| forma de entrada | 1-D. Vector `R_in` con la forma densa del SparseTensor de entrada. |
| nueva forma | 1-D. Vector `R_out` con la nueva forma densa solicitada. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SparseReshape
Salida pública <TInt64> índices de salida ()
2-D. Matriz `N x R_out` con los índices actualizados de valores no vacíos en el SparseTensor de salida.