يتم تطبيق العملية المحددة على طول البعد الأخير لمدخلين `SparseTensor`.
راجع SetOperationOp::SetOperationFromContext للتعرف على قيم `set_operation`.
إذا كانت قيمة `validate_indices` هي `True`، فإن `sparse.SparseToSparseSetOperation` يتحقق من صحة ترتيب ونطاق مؤشرات `set1` و`set2`.
الإدخال `set1` هو `SparseTensor` يتم تمثيله بواسطة `set1_indices` و`set1_values` و`set1_shape`. بالنسبة إلى `set1` ذات التصنيف `n`، يجب أن تكون أبعاد `n-1` الأولى هي نفس أبعاد `set2`. يحتوي البعد `n` على قيم في مجموعة، ويُسمح بالتكرارات ولكن يتم تجاهلها.
الإدخال `set2` هو `SparseTensor` يتم تمثيله بواسطة `set2_indices` و`set2_values` و`set2_shape`. بالنسبة إلى `set2` المصنفة `n`، يجب أن تكون أبعاد `n-1` الأولى هي نفسها `set1`. يحتوي البعد `n` على قيم في مجموعة، ويُسمح بالتكرارات ولكن يتم تجاهلها.
إذا كانت قيمة `validate_indices` `True`، فإن هذه العملية تتحقق من صحة ترتيب ونطاق مؤشرات `set1` و`set2`.
الناتج `النتيجة` هو `SparseTensor` يتم تمثيله بواسطة `مؤشرات_النتائج` و`قيم_النتيجة` و`شكل_النتيجة`. بالنسبة إلى `set1` و`set2` ذات الترتيب `n`، فإن هذا له الرتبة `n` والأبعاد الأولى `n-1` مثل `set1` و`set2`. يحتوي البُعد `nth` على نتيجة `set_operation` المطبقة على البُعد `[0...n-1]` المقابل لـ `set`.
فئات متداخلة
| فصل | SparseToSparseSetOperation.Options | السمات الاختيارية لـ SparseToSparseSetOperation | |
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| ثابت <T يمتد TType > SparseToSparseSetOperation <T> | إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل < TInt64 > set1Indices، المعامل <T> set1Values، المعامل < TInt64 > set1Shape، المعامل < TInt64 > set2Indices، المعامل <T> set2Values، المعامل < TInt64 > set2Shape، String setOperation، Options... options) طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseToSparseSetOperation جديدة. |
| الإخراج <TInt64> | مؤشرات النتائج () مؤشرات ثنائية الأبعاد لـ "SparseTensor". |
| الإخراج <TInt64> | شكل النتيجة () شكل 1D "Tensor" لـ "SparseTensor". |
| الإخراج <T> | قيم النتائج () قيم 1D لـ "SparseTensor". |
| ثابت SparseToSparseSetOperation.Options | validateIndices (مؤشرات التحقق المنطقية) |
الطرق الموروثة
| منطقية | يساوي (كائن arg0) |
| الدرجة النهائية<?> | الحصول على كلاس () |
| كثافة العمليات | رمز التجزئة () |
| الفراغ النهائي | إعلام () |
| الفراغ النهائي | إعلام الكل () |
| خيط | إلى سلسلة () |
| الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0، int arg1) |
| الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0) |
| الفراغ النهائي | انتظر () |
| بيئة التنفيذ المجردة | بيئى () قم بإرجاع بيئة التنفيذ التي تم إنشاء هذه العملية فيها. |
| عملية مجردة |
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
إنشاء SparseToSparseSetOperation العام الثابت <T> ( نطاق النطاق ، المعامل < TInt64 > set1Indices، المعامل <T> set1Values، المعامل < TInt64 > set1Shape، المعامل < TInt64 > set2Indices، المعامل <T> set2Values، المعامل < TInt64 > set2Shape، String setOperation، خيارات... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseToSparseSetOperation جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| set1Indices | 2D `Tensor`، مؤشرات `SparseTensor`. يجب أن يكون في ترتيب الصف الرئيسي. |
| set1Values | 1D `Tensor`، قيم `SparseTensor`. يجب أن يكون في ترتيب الصف الرئيسي. |
| set1Shape | 1D `Tensor`، شكل `SparseTensor`. `set1_shape[0...n-1]` يجب أن يكون هو نفسه `set2_shape[0...n-1]`، `set1_shape[n]` هو الحد الأقصى لحجم المجموعة عبر `0...n-1 `الأبعاد. |
| set2Indices | 2D `Tensor`، مؤشرات `SparseTensor`. يجب أن يكون في ترتيب الصف الرئيسي. |
| set2Values | 1D `Tensor`، قيم `SparseTensor`. يجب أن يكون في ترتيب الصف الرئيسي. |
| set2Shape | 1D `Tensor`، شكل `SparseTensor`. `set2_shape[0...n-1]` يجب أن يكون هو نفسه `set1_shape[0...n-1]`، `set2_shape[n]` هو الحد الأقصى لحجم المجموعة عبر `0...n-1 `الأبعاد. |
| خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد لـSparseToSparseSetOperation
الإخراج العام <TInt64> resultShape ()
شكل 1D "Tensor" لـ "SparseTensor". `result_shape[0...n-1]` هو نفس الأبعاد `n-1` الأولى لـ `set1` و`set2`، و`result_shape[n]` هو الحد الأقصى لحجم مجموعة النتائج عبر جميع `0. ..n-1` الأبعاد.