텐서플로우:: 작전:: SparseReshape

SparseTensor의 형태를 변경하여 새로운 밀집 형태의 값을 나타냅니다.

요약

이 작업은 표현된 밀집 텐서에 대한 reshape와 동일한 의미를 가집니다. input_indices 요청된 new_shape 기반으로 다시 계산됩니다.

new_shape 의 한 구성 요소가 특수 값 -1인 경우 전체 밀도 크기가 일정하게 유지되도록 해당 차원의 크기가 계산됩니다. new_shape 의 구성요소 중 최대 하나는 -1일 수 있습니다. new_shape 에 포함된 밀집 요소 수는 원래 input_shape 에 포함된 밀집 요소 수와 동일해야 합니다.

재형성은 SparseTensor의 값 순서에 영향을 주지 않습니다.

입력 텐서에 순위 R_in 과 N 개의 비어 있지 않은 값이 있고 new_shape 길이가 R_out 이면 input_indices 의 길이는 [N, R_in] , input_shape 의 길이는 R_in , output_indices 의 형태는 [N, R_out] , output_shape 의 길이는 R_out 입니다.

인수:

• 범위: 범위 개체
• input_indices: 2-D. SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는 N x R_in 행렬.
• input_shape: 1-D. 입력 SparseTensor의 조밀한 형태를 갖는 R_in 벡터입니다.
• new_shape: 1-D. 요청된 새로운 밀집 형태의 R_out 벡터입니다.

보고:

• Output 출력_인덱스: 2-D. 출력 SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 업데이트된 인덱스가 있는 N x R_out 행렬.
• Output 출력_모양: 1-D. 출력 SparseTensor의 전체 밀도 모양이 포함된 R_out 벡터. 이는 new_shape 와 동일하지만 -1 차원이 채워져 있습니다.

공개 속성

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
)