flux tensoriel : : opérations : : SparseRéorganiser
#include <sparse_ops.h>
Réorganise un SparseTensor dans l'ordre canonique des lignes principales.
Résumé
Notez que par convention, toutes les opérations clairsemées préservent l'ordre canonique selon un nombre de dimension croissant. Le seul moment où l'ordre peut être violé est lors de la manipulation manuelle des indices et des vecteurs de valeurs pour ajouter des entrées.
La réorganisation n’affecte pas la forme du SparseTensor.
Si le tenseur a un rang R
et N
valeurs non vides, input_indices
a une forme [N, R]
, input_values a une longueur N
et input_shape a une longueur R
.
Arguments :
- scope : un objet Scope
- input_indices : 2-D. Matrice
N x R
avec les indices de valeurs non vides dans un SparseTensor, éventuellement pas dans l'ordre canonique. - valeurs_d'entrée : 1-D.
N
valeurs non vides correspondant àinput_indices
. - input_shape : 1-D. Forme du SparseTensor d’entrée.
Retours :
-
Output
Output_indices : 2-D. MatriceN x R
avec les mêmes indices que input_indices, mais dans l'ordre canonique des lignes principales. -
Output
valeurs_de_sortie : 1-D.N
valeurs non vides correspondant auxoutput_indices
.
Constructeurs et Destructeurs | |
---|---|
SparseReorder (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_indices, :: tensorflow::Input input_values, :: tensorflow::Input input_shape) |
Attributs publics | |
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operation | |
output_indices | |
output_values |
Attributs publics
opération
Operation operation
indices_de sortie
::tensorflow::Output output_indices
valeurs_de sortie
::tensorflow::Output output_values
Fonctions publiques
SparseRéorganiser
SparseReorder( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input_indices, ::tensorflow::Input input_values, ::tensorflow::Input input_shape )