flux tensoriel : : opérations : : SparseReshape

Remodèle un SparseTensor pour représenter les valeurs dans une nouvelle forme dense.

Résumé

Cette opération a la même sémantique que le remodelage sur le tenseur dense représenté. Les input_indices sont recalculés en fonction du new_shape demandé.

Si un composant de new_shape a la valeur spéciale -1, la taille de cette dimension est calculée de manière à ce que la taille dense totale reste constante. Au plus un composant de new_shape peut être -1. Le nombre d'éléments denses impliqués par new_shape doit être le même que le nombre d'éléments denses initialement impliqués par input_shape .

Le remodelage n’affecte pas l’ordre des valeurs dans SparseTensor.

Si le tenseur d'entrée a un rang R_in et N valeurs non vides, et que new_shape a une longueur R_out , alors input_indices a une forme [N, R_in] , input_shape a une longueur R_in , output_indices a une forme [N, R_out] et output_shape a une longueur R_out .

Arguments :

• scope : un objet Scope
• input_indices : 2-D. Matrice N x R_in avec les indices de valeurs non vides dans un SparseTensor.
• input_shape : 1-D. Vecteur R_in avec la forme dense du SparseTensor d'entrée.
• new_shape : 1-D. Vecteur R_out avec la nouvelle forme dense demandée.

Retours :

• Output Output_indices : 2-D. Matrice N x R_out avec les indices mis à jour des valeurs non vides dans la sortie SparseTensor.
• Output output_shape : 1-D. Vecteur R_out avec la forme dense complète du SparseTensor de sortie. C'est la même chose que new_shape mais avec toutes les dimensions -1 renseignées.

Attributs publics

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
)