2 `SparseTensor` इनपुट के अंतिम आयाम के साथ सेट ऑपरेशन लागू करता है।
`set_operation` के मानों के लिए SetOperationOp::SetOperationFromContext देखें।
यदि `validate_indices` `True` है, तो `sparse.SparseToSparseSetOperation` `set1` और `set2` सूचकांकों के क्रम और सीमा को मान्य करता है।
इनपुट `set1` एक `SparseTensor` है जो `set1_indices`, `set1_values`, और `set1_shape` द्वारा दर्शाया गया है। `set1` रैंक वाले `n` के लिए, पहले `n-1` आयाम `set2` के समान होने चाहिए। आयाम `n` में एक सेट में मान शामिल हैं, डुप्लिकेट की अनुमति है लेकिन अनदेखा किया गया है।
इनपुट `set2` एक `SparseTensor` है जो `set2_indices`, `set2_values`, और `set2_shape` द्वारा दर्शाया गया है। `set2` रैंक वाले `n` के लिए, पहले `n-1` आयाम `set1` के समान होने चाहिए। आयाम `n` में एक सेट में मान शामिल हैं, डुप्लिकेट की अनुमति है लेकिन अनदेखा किया गया है।
यदि `validate_indices` `True` है, तो यह ऑप `set1` और `set2` सूचकांकों के क्रम और सीमा को मान्य करता है।
आउटपुट `परिणाम` एक `SparseTensor` है जो `result_indices`, `result_values`, और `result_shape` द्वारा दर्शाया गया है। `set1` और `set2` रैंक `n` के लिए, इसकी रैंक `n` है और `set1` और `set2` के समान 1 `n-1` आयाम हैं। `एनवें` आयाम में `सेट` के संबंधित `[0...n-1]` आयाम पर लागू `सेट_ऑपरेशन` का परिणाम शामिल है।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | SparseToSparseSetOperation.Options | SparseToSparseSetOperation के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > SparseToSparseSetOperation <T> | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TInt64 > set1Indices, ऑपरेंड <T> set1Values, ऑपरेंड < TInt64 > set1Shape, ऑपरेंड < TInt64 > set2Indices, ऑपरेंड <T> set2Values, ऑपरेंड < TInt64 > set2Shape, स्ट्रिंग सेटऑपरेशन, विकल्प... विकल्प) एक नया SparseToSparseSetOperation ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
| आउटपुट <TInt64> | परिणामसूचकांक () `SparseTensor` के 2D सूचकांक। |
| आउटपुट <TInt64> | परिणामआकार () `SparseTensor` का 1D `Tensor` आकार। |
| आउटपुट <T> | परिणाममान () `SparseTensor` का 1D मान। |
| स्थिर SparseToSparseSetOperation.Options | वैलिडेटइंडिसेस (बूलियन वैलिडेटइंडिसेस) |
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 SparseToSparseSetOperation <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TInt64 > set1Indices, ऑपरेंड <T> set1Values, ऑपरेंड < TInt64 > set1Shape, ऑपरेंड < TInt64 > set2Indices, ऑपरेंड <T> set2Values, ऑपरेंड < TInt64 > set2Shape, स्ट्रिंग सेटऑपरेशन, विकल्प... विकल्प)
एक नया SparseToSparseSetOperation ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| सेट1सूचकांक | 2डी `टेन्सर`, `स्पार्सटेन्सर` के सूचकांक। पंक्ति-प्रमुख क्रम में होना चाहिए. |
| set1मान | 1डी `टेन्सर`, `स्पार्सटेन्सर` का मान। पंक्ति-प्रमुख क्रम में होना चाहिए. |
| सेट1आकार | 1D `टेन्सर`, `स्पार्सटेन्सर` का आकार। `set1_shape[0...n-1]` `set2_shape[0...n-1]` के समान होना चाहिए, `set1_shape[n]` `0...n-1 पर अधिकतम सेट आकार है `आयाम. |
| set2Indices | 2डी `टेन्सर`, `स्पार्सटेन्सर` के सूचकांक। पंक्ति-प्रमुख क्रम में होना चाहिए. |
| सेट2वैल्यू | 1डी `टेन्सर`, `स्पार्सटेन्सर` का मान। पंक्ति-प्रमुख क्रम में होना चाहिए. |
| सेट2आकार | 1D `टेन्सर`, `स्पार्सटेन्सर` का आकार। `set2_shape[0...n-1]` `set1_shape[0...n-1]` के समान होना चाहिए, `set2_shape[n]` `0...n-1 पर अधिकतम सेट आकार है `आयाम. |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- SparseToSparseSetOperation का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <TInt64> परिणाम आकार ()
`SparseTensor` का 1D `Tensor` आकार। `result_shape[0...n-1]` `set1` और `set2` के पहले `n-1` आयामों के समान है, `result_shape[n]` सभी `0 में अधिकतम परिणाम सेट आकार है। ..n-1` आयाम।