משרשרת רשימה של 'SparseTensor' לאורך הממד שצוין.
השרשור הוא ביחס לגרסאות הצפופות של הטנזורים הדלילים הללו. ההנחה היא שכל קלט הוא `SparseTensor` שהאלמנטים שלו מסודרים לפי מספר ממד הולך וגדל.
כל צורות התשומות חייבות להתאים, למעט הממד המרוכז. הרשימות 'מדדים', 'ערכים' ו'צורות' חייבות להיות באותו אורך.
צורת הפלט זהה לזו של התשומות, למעט לאורך הממד המחובר, שבו הוא סכום הגדלים של התשומות לאורך הממד הזה.
רכיבי הפלט יינקטו כדי לשמר את סדר המיון לאורך מספר ממד הולך וגדל.
פעולה זו פועלת בזמן `O(M log M)`, כאשר `M` הוא המספר הכולל של ערכים לא ריקים בכל הקלטים. זה נובע מהצורך במיון פנימי על מנת לשרשר ביעילות על פני מימד שרירותי.
לדוגמה, אם `concat_dim = 1` והכניסות הן
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"
אז הפלט יהיה
shape = [2, 7] [0, 2]: "a" [0, 4]: "d" [0, 5]: "e" [1, 0]: "b" [1, 1]: " ג"
מבחינה גרפית זה שווה ערך לעשייה
[ a] concat [ de ] = [ ade ] [bc ] [ ] [bc ]
קבועים
| חוּט | OP_NAME | השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow |
שיטות ציבוריות
| סטטי <T מרחיב את TType > SparseConcat <T> | |
| פלט < TInt64 > | מדדי פלט () 2-D. |
| פלט < TInt64 > | outputShape () 1-D. |
| פלט <T> | ערכי פלט () 1-D. |
שיטות בירושה
קבועים
מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME
השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow
שיטות ציבוריות
סטטי ציבורי SparseConcat <T> create ( היקף היקף , Iterable< Operand < TInt64 >> אינדקסים, ערכי Iterable< Operand <T>>, Iterable< Operand < TInt64 >> צורות, Long concatDim)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת SparseConcat חדשה.
פרמטרים
| תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
|---|---|
| מדדים | 2-D. מדדים של כל קלט `SparseTensor`. |
| ערכים | 1-D. ערכים לא ריקים של כל `SparseTensor`. |
| צורות | 1-D. צורות של כל `SparseTensor`. |
| concatDim | ממד לשרשור לאורכו. חייב להיות בטווח [-rank, rank), כאשר דירוג הוא מספר הממדים בכל קלט 'SparseTensor'. |
החזרות
- מופע חדש של SparseConcat