SparseToDense

공개 최종 클래스 SparseToDense

희소 표현을 조밀한 텐서로 변환합니다.

# If sparse_indices is scalar
 dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value)
 
 # If sparse_indices is a vector, then for each i
 dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]
 
 # If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
 dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]
'dense'의 다른 모든 값이 'default_value'로 설정되도록 'output_shape' 형태로 'dense' 배열을 만듭니다. `sparse_values`가 스칼라인 경우 모든 희소 인덱스는 이 단일 값으로 설정됩니다.

색인은 사전식 순서로 정렬되어야 하며 색인에는 반복 항목이 포함되어서는 안 됩니다. `validate_indices`가 true인 경우 실행 중에 이러한 속성을 확인합니다.

중첩 클래스

수업 SparseToDense.Options SparseToDense 의 선택적 속성

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <U>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <U는 TType을 확장하고 T는 TNumber를 확장합니다. > SparseToDense <U>
생성 ( Scope 범위, Operand <T> sparseIndices, Operand <T> outputShape, Operand <U> sparseValues, Operand <U> defaultValue, 옵션... 옵션)
새로운 SparseToDense 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <U>
밀도가 높은 ()
'output_shape' 형태의 밀집 출력 텐서.
정적 SparseToDense.Options
verifyIndices (부울 verifyIndices)

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SparseToDense"

공개 방법

공개 출력 <U> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static SparseToDense <U> create ( Scope 범위, Operand <T> sparseIndices, Operand <T> outputShape, Operand <U> sparseValues, Operand <U> defaultValue, Options... 옵션)

새로운 SparseToDense 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
sparseIndices 0차원, 1차원 또는 2차원. `sparse_indices[i]`에는 `sparse_values[i]`가 배치될 전체 인덱스가 포함되어 있습니다.
출력모양 1-D. 조밀한 출력 텐서의 모양.
sparseValues 1-D. `sparse_indices`의 각 행에 해당하는 값 또는 모든 희소 인덱스에 사용할 스칼라 값입니다.
기본값 `sparse_indices`에 지정되지 않은 인덱스에 대해 설정할 스칼라 값입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • SparseToDense의 새 인스턴스

공개 출력 <U> 밀집 ()

'output_shape' 형태의 밀집 출력 텐서.

공개 정적 SparseToDense.Options verifyIndices (부울 verifyIndices)

매개변수
검증인덱스 true인 경우 색인이 사전순으로 정렬되어 있고 반복이 없는지 확인하기 위해 색인을 검사합니다.