공개 최종 클래스 SparseReshape
SparseTensor의 형태를 변경하여 새로운 밀집 형태의 값을 나타냅니다.
이 작업은 표현된 밀집 텐서에 대한 reshape와 동일한 의미를 가집니다. 'input_indices'는 요청된 'new_shape'에 따라 다시 계산됩니다.
`new_shape`의 한 구성 요소가 특수 값 -1인 경우 해당 차원의 크기는 전체 밀도 크기가 일정하게 유지되도록 계산됩니다. `new_shape`의 최대 하나의 구성요소는 -1일 수 있습니다. 'new_shape'에 포함된 밀집 요소 수는 원래 'input_shape'에 포함된 밀집 요소 수와 동일해야 합니다.
재형성은 SparseTensor의 값 순서에 영향을 주지 않습니다.
입력 텐서에 순위 `R_in` 및 비어 있지 않은 값 `N`이 있고 `new_shape`에 길이 `R_out`이 있는 경우 `input_indices`의 형태는 `[N, R_in]`이고 `input_shape`의 길이는 `R_in`입니다. , `output_indices`의 모양은 `[N, R_out]`이고, `output_shape`의 길이는 `R_out`입니다.
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 정적 SparseReshape | |
| 출력 < TInt64 > | 출력 인덱스 () 2D. |
| 출력 < TInt64 > | 출력모양 () 1-D. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "SparseReshape"
공개 방법
공개 정적 SparseReshape 생성 ( 범위 범위, Operand < TInt64 > inputIndices, Operand < TInt64 > inputShape, Operand < TInt64 > newShape)
새로운 SparseReshape 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 입력 인덱스 | 2D. SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는 `N x R_in` 행렬. |
| 입력모양 | 1-D. 입력 SparseTensor의 조밀한 형태를 갖는 `R_in` 벡터. |
| 새로운모양 | 1-D. 요청된 새로운 밀집 형태의 `R_out` 벡터입니다. |
보고
- SparseReshape의 새 인스턴스