টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseConcat

নির্দিষ্ট মাত্রা বরাবর SparseTensor এর একটি তালিকা সংযুক্ত করে।

সারাংশ

এই বিক্ষিপ্ত টেনসরগুলির ঘন সংস্করণগুলির সাথে সংযোগ করা হয়। এটা ধরে নেওয়া হয় যে প্রতিটি ইনপুট হল একটি SparseTensor যার উপাদানগুলি ক্রমবর্ধমান মাত্রা সংখ্যার সাথে অর্ডার করা হয়।

কনক্যাট ডাইমেনশন ব্যতীত সমস্ত ইনপুটের আকার অবশ্যই মেলে। indices , values এবং shapes তালিকার দৈর্ঘ্য একই হতে হবে।

আউটপুট আকারটি ইনপুটগুলির সাথে অভিন্ন, কনক্যাট মাত্রা ব্যতীত, যেখানে এটি সেই মাত্রা বরাবর ইনপুটগুলির আকারের সমষ্টি৷

আউটপুট উপাদান ক্রমবর্ধমান মাত্রা সংখ্যা সহ বাছাই ক্রম সংরক্ষণের জন্য অবলম্বন করা হবে.

এই অপটি O(M log M) সময়ে চলে, যেখানে M হল সমস্ত ইনপুট জুড়ে অ-খালি মানের মোট সংখ্যা। এটি একটি নির্বিচারে মাত্রা জুড়ে দক্ষতার সাথে সংযুক্ত করার জন্য একটি অভ্যন্তরীণ সাজানোর প্রয়োজনের কারণে।

উদাহরণস্বরূপ, যদি concat_dim = 1 এবং ইনপুট হয়

sp_inputs[0]: shape = [2, 3]
[0, 2]: "a"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"

sp_inputs[1]: shape = [2, 4]
[0, 1]: "d"
[0, 2]: "e"

তাহলে আউটপুট হবে

shape = [2, 7]
[0, 2]: "a"
[0, 4]: "d"
[0, 5]: "e"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"

গ্রাফিকভাবে এটি করার সমতুল্য

[    a] concat [  d e  ] = [    a   d e  ]
[b c  ]        [       ]   [b c          ]

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• সূচক: 2-ডি। প্রতিটি ইনপুট SparseTensor সূচক।
• মান: 1-ডি। প্রতিটি SparseTensor অ-খালি মান।
• আকার: 1-ডি। প্রতিটি SparseTensor আকার।
• concat_dim: সাথে সংযুক্ত করার জন্য মাত্রা। পরিসরে হতে হবে [-র‌্যাঙ্ক, র‌্যাঙ্ক), যেখানে র‌্যাঙ্ক হল প্রতিটি ইনপুট SparseTensor মাত্রার সংখ্যা।

রিটার্ন:

• Output আউটপুট_সূচক: 2-ডি। সংযুক্ত SparseTensor সূচক।
• Output output_values: 1-D. সংযুক্ত SparseTensor অ-খালি মান।
• Output output_shape: 1-D. সংযুক্ত SparseTensor আকৃতি।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

 SparseConcat(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  int64 concat_dim
)