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