aliran tensor:: operasi:: JarangConcat

Menggabungkan daftar SparseTensor sepanjang dimensi yang ditentukan.

Ringkasan

Penggabungan dilakukan sehubungan dengan versi padat dari tensor renggang ini. Diasumsikan bahwa setiap input adalah SparseTensor yang elemen-elemennya diurutkan seiring bertambahnya jumlah dimensi.

Semua bentuk masukan harus cocok, kecuali dimensi gabungan. Daftar indices , values , dan shapes harus memiliki panjang yang sama.

Bentuk keluaran identik dengan masukan, kecuali sepanjang dimensi concat, yang merupakan jumlah dari ukuran masukan sepanjang dimensi tersebut.

Elemen keluaran akan digunakan untuk mempertahankan urutan pengurutan seiring bertambahnya jumlah dimensi.

Operasi ini berjalan dalam waktu O(M log M) , di mana M adalah jumlah total nilai tidak kosong di semua input. Hal ini disebabkan oleh kebutuhan akan pengurutan internal agar dapat digabungkan secara efisien di seluruh dimensi yang berubah-ubah.

Misalnya, jika concat_dim = 1 dan inputnya adalah

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"

maka outputnya adalah

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

Secara grafis ini setara dengan melakukan

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

Argumen:

• ruang lingkup: Objek Lingkup
• indeks: 2-D. Indeks setiap masukan SparseTensor .
• nilai: 1-D. Nilai tidak kosong dari setiap SparseTensor .
• bentuk: 1-D. Bentuk setiap SparseTensor .
• concat_dim: Dimensi untuk digabungkan. Harus berada dalam rentang [-rank, rank), dengan rank adalah jumlah dimensi di setiap masukan SparseTensor .

Pengembalian:

• Output keluaran_indeks: 2-D. Indeks dari gabungan SparseTensor .
• Nilai keluaran Output : 1-D. Nilai tak kosong dari gabungan SparseTensor .
• Bentuk keluaran Output : 1-D. Bentuk SparseTensor yang digabungkan.

Atribut publik

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
)