텐서플로우:: 작전:: SparseConcat

지정된 차원을 따라 SparseTensor 목록을 연결합니다.

요약

연결은 이러한 희소 텐서의 밀집 버전과 관련됩니다. 각 입력은 요소가 증가하는 차원 수에 따라 정렬되는 SparseTensor 라고 가정합니다.

연결 차원을 제외하고 모든 입력의 모양이 일치해야 합니다. indices , values 및 shapes 목록의 길이는 동일해야 합니다.

출력 형태는 해당 차원에 따른 입력 크기의 합인 연결 차원을 제외하고 입력과 동일합니다.

출력 요소는 증가하는 차원 수에 따라 정렬 순서를 유지하기 위해 다시 정렬됩니다.

이 작업은 O(M log M) 시간에 실행됩니다. 여기서 M 모든 입력에서 비어 있지 않은 값의 총 개수입니다. 이는 임의의 차원에서 효율적으로 연결하기 위해 내부 정렬이 필요하기 때문입니다.

예를 들어 concat_dim = 1 이고 입력이 다음과 같은 경우

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"

그러면 출력은 다음과 같습니다

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

그래픽적으로 이는 다음을 수행하는 것과 동일합니다.

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

인수:

• 범위: 범위 개체
• 인덱스: 2-D. 각 입력 SparseTensor 의 인덱스입니다.
• 값: 1-D. 각 SparseTensor 의 비어 있지 않은 값.
• 모양: 1-D. 각 SparseTensor 의 모양.
• concat_dim: 연결할 차원입니다. [-순위, 순위) 범위 내에 있어야 합니다. 여기서 순위는 각 입력 SparseTensor 의 차원 수입니다.

보고:

• Output 출력_인덱스: 2-D. 연결된 SparseTensor 의 인덱스입니다.
• Output 출력_값: 1-D. 연결된 SparseTensor 의 비어 있지 않은 값입니다.
• Output 출력_모양: 1-D. 연결된 SparseTensor 의 모양입니다.

공개 속성

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
)