tensorflow :: operaciones :: SparseReshape

Cambia la forma de un SparseTensor para representar valores en una nueva forma densa.

Resumen

Esta operación tiene la misma semántica que la remodelación en el tensor denso representado. Los input_indices se input_indices calcular en función de la new_shape solicitada.

Si un componente de new_shape es el valor especial -1, el tamaño de esa dimensión se calcula para que el tamaño denso total permanezca constante. Como máximo, un componente de new_shape puede ser -1. El número de elementos densos implícitos en new_shape debe ser el mismo que el número de elementos densos implícitos originalmente en input_shape .

La remodelación no afecta el orden de los valores en SparseTensor.

Si el tensor de entrada tiene rango R_in y N valores no vacíos y new_shape tiene longitud R_out , entonces input_indices tiene forma [N, R_in] , input_shape tiene longitud R_in , output_indices tiene forma [N, R_out] y output_shape tiene longitud R_out .

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• input_indices: 2-D. N x R_in matriz con los índices de valores no vacíos en un SparseTensor.
• input_shape: 1-D. R_in vector con la forma densa de SparseTensor de entrada.
• nueva_forma: 1-D. Vector R_out con la nueva forma densa solicitada.

Devoluciones:

• Output output_indices: 2-D. Matriz N x R_out con los índices actualizados de valores no vacíos en la salida SparseTensor.
• Output output_shape: 1-D. Vector R_out con la forma densa completa del SparseTensor de salida. Es lo mismo que new_shape pero con cualquier dimensión -1 completada.

Atributos públicos

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
)