przepływ tensorowy:: ops:: RzadkiConcat

Łączy listę SparseTensor wzdłuż określonego wymiaru.

Streszczenie

Konkatenacja dotyczy gęstych wersji tych rzadkich tensorów. Zakłada się, że każde wejście jest SparseTensor , którego elementy są uporządkowane według rosnącej liczby wymiarów.

Kształty wszystkich danych wejściowych muszą się zgadzać, z wyjątkiem wymiaru concat. Listy indices , values i shapes muszą mieć tę samą długość.

Kształt wyjściowy jest identyczny z kształtem wejściowym, z wyjątkiem wymiaru konkatowego, gdzie jest to suma rozmiarów wejściowych wzdłuż tego wymiaru.

Elementy wyjściowe zostaną wykorzystane, aby zachować porządek sortowania wzdłuż rosnącej liczby wymiarów.

Ta operacja działa w czasie O(M log M) , gdzie M jest całkowitą liczbą niepustych wartości na wszystkich wejściach. Wynika to z potrzeby sortowania wewnętrznego w celu skutecznego łączenia w dowolnym wymiarze.

Na przykład, jeśli concat_dim = 1 i dane wejściowe to

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"

wtedy będzie wynik

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

Graficznie jest to równoznaczne z wykonaniem

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

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• indeksy: 2-D. Indeksy każdego wejścia SparseTensor .
• wartości: 1-D. Niepuste wartości każdego SparseTensor .
• kształty: 1-D. Kształty każdego SparseTensor .
• concat_dim: Wymiar do połączenia. Musi należeć do zakresu [-rank, ranga), gdzie ranga to liczba wymiarów w każdym wejściu SparseTensor .

Zwroty:

• Output indeksy_wyjściowe: 2-D. Indeksy połączonego SparseTensor .
• Output wartości_wyjściowe: 1-D. Niepuste wartości połączonego SparseTensor .
• Output kształt_wyjścia: 1-D. Kształt połączonego SparseTensor .

Atrybuty publiczne

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
)