SparseToSparseSetOperation

공개 최종 클래스 SparseToSparseSetOperation

2개의 `SparseTensor` 입력의 마지막 차원을 따라 설정 연산을 적용합니다.

`set_Operation` 값은 SetOperationOp::SetOperationFromContext를 참조하세요.

`validate_indices`가 `True`인 경우 `sparse.SparseToSparseSetOperation`은 `set1` 및 `set2` 인덱스의 순서와 범위를 검증합니다.

입력 `set1`은 `set1_indices`, `set1_values` 및 `set1_shape`로 표현되는 `SparseTensor`입니다. 'n' 순위의 'set1'의 경우 첫 번째 'n-1' 차원은 'set2'와 동일해야 합니다. 차원 'n'에는 세트의 값이 포함되어 있으며 중복은 허용되지만 무시됩니다.

입력 `set2`는 `set2_indices`, `set2_values` 및 `set2_shape`로 표시되는 `SparseTensor`입니다. 'n' 순위의 'set2'의 경우 첫 번째 'n-1' 차원은 'set1'과 동일해야 합니다. 차원 'n'에는 세트의 값이 포함되어 있으며 중복은 허용되지만 무시됩니다.

`validate_indices`가 `True`인 경우 이 작업은 `set1` 및 `set2` 인덱스의 순서와 범위를 검증합니다.

출력 `result`는 `result_indices`, `result_values` 및 `result_shape`로 표시되는 `SparseTensor`입니다. `n` 순위 `set1` 및 `set2`의 경우 순위 `n`을 가지며 `set1` 및 `set2`와 동일한 첫 번째 `n-1` 차원을 갖습니다. `n번째` 차원에는 `set`의 해당 `[0...n-1]` 차원에 적용된 `set_Operation`의 결과가 포함됩니다.

중첩 클래스

수업 SparseToSparseSetOperation.Options SparseToSparseSetOperation 의 선택적 속성

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > SparseToSparseSetOperation <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > set1Indices, 피연산자 <T> set1Values, 피연산자 < TInt64 > set1Shape, 피연산자 < TInt64 > set2Indices, 피연산자 <T> set2Values, 피연산자 < TInt64 > set2Shape, 문자열 setOperation, 옵션... 옵션)
새로운 SparseToSparseSetOperation 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <TInt64>
결과 인덱스 ()
'SparseTensor'의 2D 인덱스.
출력 <TInt64>
결과모양 ()
'SparseTensor'의 1D 'Tensor' 모양.
출력 <T>
결과값 ()
'SparseTensor'의 1D 값.
정적 SparseToSparseSetOperation.Options
verifyIndices (부울 verifyIndices)

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SparseToSparseSetOperation"

공개 방법

public static SparseToSparseSetOperation <T> create ( Scope 범위, Operand < TInt64 > set1Indices, Operand <T> set1Values, Operand < TInt64 > set1Shape, Operand < TInt64 > set2Indices, Operand <T> set2Values, Operand < TInt64 > set2Shape, String setOperation, 옵션... 옵션)

새로운 SparseToSparseSetOperation 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
set1인덱스 2D `Tensor`, `SparseTensor`의 인덱스. 행 우선 순서여야 합니다.
set1값 1D `Tensor`, `SparseTensor`의 값. 행 우선 순서여야 합니다.
set1Shape 1D `Tensor`, `SparseTensor` 모양. `set1_shape[0...n-1]`은 `set2_shape[0...n-1]`과 동일해야 합니다. `set1_shape[n]`은 `0...n-1 전체의 최대 세트 크기입니다. ` 치수.
set2Index 2D `Tensor`, `SparseTensor`의 인덱스. 행 우선 순서여야 합니다.
set2값 1D `Tensor`, `SparseTensor`의 값. 행 우선 순서여야 합니다.
set2Shape 1D `Tensor`, `SparseTensor` 모양. `set2_shape[0...n-1]`은 `set1_shape[0...n-1]`과 동일해야 하며, `set2_shape[n]`은 `0...n-1 전체의 최대 세트 크기입니다. ` 치수.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • SparseToSparseSetOperation의 새 인스턴스

공개 출력 < TInt64 > resultIndices ()

'SparseTensor'의 2D 인덱스.

공개 출력 < TInt64 > resultShape ()

'SparseTensor'의 1D 'Tensor' 모양. `result_shape[0...n-1]`은 `set1` 및 `set2`의 첫 번째 `n-1` 차원과 동일하며, `result_shape[n]`은 모든 `0에 대한 최대 결과 집합 크기입니다. ..n-1` 차원.

공개 출력 <T> resultValues ​​()

'SparseTensor'의 1D 값.

공개 정적 SparseToSparseSetOperation.Options 유효성 검사Indices (부울 유효성 검사Indices)