टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: SparseReshape

एक नए घने आकार में मूल्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए SparseTensor को नया आकार देता है।

सारांश

इस ऑपरेशन में दर्शाए गए घने टेंसर पर पुनः आकार देने के समान ही शब्दार्थ हैं। अनुरोधित new_shape के आधार पर input_indices पुनः गणना की जाती है।

यदि new_shape का एक घटक विशेष मान -1 है, तो उस आयाम के आकार की गणना की जाती है ताकि कुल सघन आकार स्थिर रहे। new_shape का अधिकतम एक घटक -1 हो सकता है। new_shape द्वारा निहित सघन तत्वों की संख्या मूल रूप से input_shape द्वारा निहित सघन तत्वों की संख्या के समान होनी चाहिए।

पुनः आकार देने से SparseTensor में मानों का क्रम प्रभावित नहीं होता है।

यदि इनपुट टेंसर में रैंक R_in और N गैर-रिक्त मान हैं, और new_shape की लंबाई R_out है, तो input_indices का आकार [N, R_in] है, input_shape की लंबाई R_in है, output_indices का आकार [N, R_out] है, और output_shape की लंबाई R_out है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• इनपुट_सूचकांक: 2-डी। SparseTensor में गैर-रिक्त मानों के सूचकांक के साथ N x R_in मैट्रिक्स।
• इनपुट_आकार: 1-डी. इनपुट SparseTensor के सघन आकार के साथ वेक्टर R_in ।
• नया_आकार: 1-डी. अनुरोधित नए घने आकार के साथ R_out वेक्टर।

रिटर्न:

• Output आउटपुट_इंडिसेस: 2-डी। आउटपुट SparseTensor में गैर-रिक्त मानों के अद्यतन सूचकांक के साथ N x R_out मैट्रिक्स।
• Output आउटपुट_आकार: 1-डी। आउटपुट SparseTensor के पूर्ण सघन आकार के साथ R_out वेक्टर। यह new_shape के समान है लेकिन कोई भी -1 आयाम भरा हुआ है।

सार्वजनिक गुण

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
)