flujo tensor:: operaciones:: SparseReshape

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

Resumen

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

Si un componente de new_shape tiene el valor especial -1, el tamaño de esa dimensión se calcula de modo que el tamaño denso total permanezca constante. Como máximo, un componente de new_shape puede ser -1. La cantidad de elementos densos implícita en new_shape debe ser la misma que la cantidad de elementos densos originalmente implícita 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
• índices_entrada: 2-D. Matriz N x R_in con los índices de valores no vacíos en un SparseTensor.
• forma_entrada: 1-D. Vector R_in con la forma densa del SparseTensor de entrada.
• nueva_forma: 1-D. Vector R_out con la nueva forma densa solicitada.

Devoluciones:

• Output índices_salida: 2-D. Matriz N x R_out con los índices actualizados de valores no vacíos en el SparseTensor de salida.
• Output forma_salida: 1-D. Vector R_out con la forma densa completa del SparseTensor de salida. Esto es lo mismo que new_shape pero con las dimensiones -1 completadas.

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
)