تدفق التوتر:: العمليات:: صفوف متفرقة

يملأ الصفوف الفارغة في SparseTensor ثنائي الأبعاد بقيمة افتراضية.

ملخص

يتم تمثيل المدخلات SparseTensor عبر مجموعة من المدخلات ( indices ، values ، dense_shape ). يحتوي الناتج SparseTensor على نفس dense_shape ولكن مع مؤشرات output_indices وقيم output_values .

تقوم هذه العملية بإدراج إدخال واحد لكل صف لا يحتوي على أي قيم. يتم إنشاء الفهرس كـ [row, 0, ..., 0] والقيمة المدرجة هي default_value .

على سبيل المثال، لنفترض أن sp_input له شكل [5, 6] وقيم غير فارغة:

[0, 1]: a
[0, 3]: b
[2, 0]: c
[3, 1]: d

الصفان 1 و4 فارغان، لذا سيكون الناتج بالشكل [5, 6] مع القيم:

[0, 1]: a
[0, 3]: b
[1, 0]: default_value
[2, 0]: c
[3, 1]: d
[4, 0]: default_value

سيكون الناتج SparseTensor بترتيب الصف الرئيسي وسيكون له نفس شكل الإدخال.

تُرجع هذه العملية أيضًا متجهًا للمؤشر على شكل [dense_shape[0]] على هذا النحو

empty_row_indicator[i] = True iff row i was an empty row.

ومتجه خريطة الفهرس العكسي على شكل [indices.shape[0]] الذي يتم استخدامه أثناء الانتشار العكسي،

reverse_index_map[j] = out_j s.t. indices[j, :] == output_indices[out_j, :]

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• المؤشرات: 2-د. مؤشرات الموتر المتناثر.
• القيم: 1-د. قيم الموتر المتناثر.
• كثيف_الشكل: 1-د. شكل الموتر المتناثر.
• default_value: 0-D. القيمة الافتراضية التي سيتم إدراجها في الموقع [row, 0, ..., 0] للصفوف المفقودة من موتر الإدخال المتناثر. مؤشرات الإخراج: 2-D. مؤشرات الموتر المتناثر المملوء.

العوائد:

• مؤشرات الإخراج Output
• قيم إخراج Output : 1-D. قيم الموتر المتناثر المملوء.
• Output الفارغ_صف_المؤشر: 1-د. ما إذا كان الصف الكثيف مفقودًا في موتر الإدخال المتناثر.
• Output خريطة_الفهرس العكسي: 1-د. خريطة من مؤشرات المدخلات إلى مؤشرات المخرجات.

الصفات العامة

::tensorflow::Output empty_row_indicator

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_values

::tensorflow::Output reverse_index_map

 SparseFillEmptyRows(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input values,
  ::tensorflow::Input dense_shape,
  ::tensorflow::Input default_value
)