tensorflow :: ops :: SparseReshape

Remodela um SparseTensor para representar valores em uma nova forma densa.

Resumo

Esta operação tem a mesma semântica de remodelar no tensor denso representado. Os input_indices são recalculados com base no new_shape solicitado.

Se um componente de new_shape é o valor especial -1, o tamanho dessa dimensão é calculado para que o tamanho denso total permaneça constante. No máximo um componente de new_shape pode ser -1. O número de elementos densos implícito em new_shape deve ser igual ao número de elementos densos originalmente implícito em input_shape .

A remodelagem não afeta a ordem dos valores no SparseTensor.

Se o tensor de entrada tem classificação R_in e N valores não vazios, e new_shape tem comprimento R_out , então input_indices tem forma [N, R_in] , input_shape tem comprimento R_in , output_indices tem forma [N, R_out] e output_shape tem comprimento R_out .

Argumentos:

• escopo: um objeto Scope
• índices_de_entrada: 2-D. Matriz N x R_in com os índices de valores não vazios em um SparseTensor.
• forma_de_entrada: 1-D. Vetor R_in com a forma densa do SparseTensor de entrada.
• nova_forma: 1-D. Vetor R_out com a nova forma densa solicitada.

Retorna:

• Output output_indices: 2-D. Matriz N x R_out com os índices atualizados de valores não vazios no SparseTensor de saída.
• Output_shape de Output : 1-D. Vetor R_out com a forma densa completa do SparseTensor de saída. É o mesmo que new_shape mas com quaisquer dimensões -1 preenchidas.

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
)