テンソルフロー::作戦::スパースリシェイプ

SparseTensor を再形成して、値を新しい密な形状で表現します。

まとめ

この操作は、表現された密なテンソルに対する reshape と同じセマンティクスを持ちます。 input_indices 、要求されたnew_shapeに基づいて再計算されます。

new_shapeの 1 つのコンポーネントが特別な値 -1 である場合、その次元のサイズは、合計の密なサイズが一定のままになるように計算されます。 new_shapeの最大 1 つのコンポーネントを -1 にできます。 new_shapeによって暗示される密な要素の数は、 input_shapeによって元々暗示される密な要素の数と同じでなければなりません。

再形成は、SparseTensor 内の値の順序には影響しません。

入力テンソルのランクR_inとNの空でない値があり、 new_shape長さがR_outである場合、 input_indicesの形状は[N, R_in] 、 input_shape長さはR_in 、 output_indicesの形状は[N, R_out] 、およびoutput_shape長さはR_outになります。

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• input_index: 2 次元。 SparseTensor 内の空でない値のインデックスを含むN x R_in行列。
• input_shape: 1-D。入力 SparseTensor の密な形状を含むR_inベクトル。
• 新しい形状: 1-D。要求された新しい密な形状を持つR_outベクトル。

戻り値:

• Output output_indices: 2-D。出力 SparseTensor の空でない値の更新されたインデックスを含むN x R_out行列。
• Output出力形状: 1-D。出力 SparseTensor の完全な密形状を持つR_outベクトル。これはnew_shapeと同じですが、任意の -1 次元が入力されます。

パブリック属性

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

 SparseReshape(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_indices,
  ::tensorflow::Input input_shape,
  ::tensorflow::Input new_shape
)