dòng chảy căng:: ôi:: Concat thưa thớt

Nối danh sách SparseTensor dọc theo kích thước được chỉ định.

Bản tóm tắt

Phép nối liên quan đến các phiên bản dày đặc của các tensor thưa thớt này. Người ta giả định rằng mỗi đầu vào là một SparseTensor có các phần tử được sắp xếp theo số thứ nguyên tăng dần.

Tất cả hình dạng của đầu vào phải khớp nhau, ngoại trừ kích thước concat. Danh sách indices , values và shapes phải có cùng độ dài.

Hình dạng đầu ra giống hệt với đầu vào', ngoại trừ dọc theo kích thước concat, trong đó nó là tổng kích thước của đầu vào dọc theo kích thước đó.

Các phần tử đầu ra sẽ được sử dụng để duy trì thứ tự sắp xếp theo số thứ nguyên tăng dần.

Hoạt động này chạy trong thời gian O(M log M) , trong đó M là tổng số giá trị không trống trên tất cả các đầu vào. Điều này là do nhu cầu sắp xếp nội bộ để ghép nối hiệu quả trên một chiều tùy ý.

Ví dụ: nếu concat_dim = 1 và đầu vào là

sp_inputs[0]: shape = [2, 3]
[0, 2]: "a"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"

sp_inputs[1]: shape = [2, 4]
[0, 1]: "d"
[0, 2]: "e"

thì đầu ra sẽ là

shape = [2, 7]
[0, 2]: "a"
[0, 4]: "d"
[0, 5]: "e"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"

Về mặt đồ họa, điều này tương đương với việc làm

[    a] concat [  d e  ] = [    a   d e  ]
[b c  ]        [       ]   [b c          ]

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• chỉ số: 2-D. Các chỉ số của mỗi đầu vào SparseTensor .
• giá trị: 1-D. Các giá trị không trống của mỗi SparseTensor .
• hình dạng: 1-D. Hình dạng của mỗi SparseTensor .
• concat_dim: Kích thước để nối theo. Phải nằm trong phạm vi [-rank, xếp hạng), trong đó xếp hạng là số thứ nguyên trong mỗi SparseTensor đầu vào.

Trả về:

• Output ra_chỉ số đầu ra: 2-D. Các chỉ số của SparseTensor được nối.
• Output trị đầu ra đầu ra: 1-D. Các giá trị không trống của SparseTensor được nối.
• Output đầu ra_shape: 1-D. Hình dạng của SparseTensor được nối.

Thuộc tính công khai

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

 SparseConcat(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  int64 concat_dim
)