Định hình lại SparseTensor để thể hiện các giá trị ở dạng dày đặc mới.
Hoạt động này có ngữ nghĩa tương tự như việc định hình lại trên tensor dày đặc được biểu diễn. `input_indices` được tính toán lại dựa trên `new_shape` được yêu cầu.
Nếu một thành phần của `new_shape` là giá trị đặc biệt -1, thì kích thước của thứ nguyên đó được tính sao cho tổng kích thước dày đặc không đổi. Nhiều nhất một thành phần của `new_shape` có thể là -1. Số phần tử dày đặc được ngụ ý bởi `new_shape` phải giống với số phần tử dày đặc được ngụ ý ban đầu bởi `input_shape`.
Việc định hình lại không ảnh hưởng đến thứ tự các giá trị trong SparseTensor.
Nếu tenxơ đầu vào có các giá trị không trống thứ hạng `R_in` và `N` và `new_shape` có độ dài `R_out`, thì `input_indices` có hình dạng `[N, R_in]`, `input_shape` có độ dài `R_in` , `output_indices` có hình dạng `[N, R_out]` và `output_shape` có độ dài `R_out`.
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| định hình lại thưa thớt tĩnh | |
| Đầu ra < TInt64 > | đầu raChỉ số () 2-D. |
| Đầu ra < TInt64 > | đầu raHình dạng () 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
công khai tĩnh SparseReshape tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng < TInt64 > inputIndices, Toán hạng < TInt64 > inputShape, Toán hạng < TInt64 > newShape)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SparseReshape mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| đầu vàoChỉ số | 2-D. Ma trận `N x R_in` với chỉ mục của các giá trị không trống trong SparseTensor. |
| hình dạng đầu vào | 1-D. Vectơ `R_in` có hình dạng dày đặc của SparseTensor đầu vào. |
| hình mới | 1-D. Vectơ `R_out` có hình dạng dày đặc mới được yêu cầu. |
Trả lại
- một phiên bản mới của SparseReshape
Đầu ra công khai < TInt64 > đầu raChỉ số ()
2-D. Ma trận `N x R_out` với các chỉ mục được cập nhật của các giá trị không trống trong SparseTensor đầu ra.