एक नए घने आकार में मूल्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए SparseTensor को नया आकार देता है।
इस ऑपरेशन में दर्शाए गए घने टेंसर पर पुनः आकार देने के समान ही शब्दार्थ हैं। अनुरोधित `new_shape` के आधार पर `input_indices` की पुनर्गणना की जाती है।
यदि `new_shape` का एक घटक विशेष मान -1 है, तो उस आयाम के आकार की गणना की जाती है ताकि कुल सघन आकार स्थिर रहे। `new_shape` का अधिकतम एक घटक -1 हो सकता है। `new_shape` द्वारा निहित घने तत्वों की संख्या मूल रूप से `input_shape` द्वारा निहित घने तत्वों की संख्या के समान होनी चाहिए।
पुनः आकार देने से SparseTensor में मानों का क्रम प्रभावित नहीं होता है।
यदि इनपुट टेंसर की रैंक `R_in` और `N` गैर-रिक्त मान है, और `new_shape` की लंबाई `R_out` है, तो `input_indices` का आकार `[N, R_in]` है, `input_shape` की लंबाई `R_in` है , `output_indices` का आकार `[N, R_out]` है, और `output_shape` की लंबाई `R_out` है।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर स्पार्सरीशेप | |
| आउटपुट <TInt64> | आउटपुटइंडिसेस () 2-डी. |
| आउटपुट <TInt64> | आउटपुटशेप () 1-डी. |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक SparseReshape बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <TInt64> इनपुटइंडिसेस, ऑपरेंड <TInt64> इनपुटशेप, ऑपरेंड <TInt64> newShape)
एक नया SparseReshape ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट सूचकांक | 2-डी. SparseTensor में गैर-रिक्त मानों के सूचकांक के साथ `N x R_in` मैट्रिक्स। |
| इनपुट आकार | 1-डी. इनपुट SparseTensor के सघन आकार के साथ `R_in` वेक्टर। |
| नया आकार | 1-डी. अनुरोधित नए सघन आकार के साथ `R_out` वेक्टर। |
रिटर्न
- SparseReshape का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <TInt64> आउटपुट इंडेक्स ()
2-डी. आउटपुट SparseTensor में गैर-रिक्त मानों के अद्यतन सूचकांक के साथ `N x R_out` मैट्रिक्स।