تينسورفلو :: العمليات :: SparseConcat

SparseTensor قائمة SparseTensor على طول البعد المحدد.

ملخص

التسلسل يتعلق بالإصدارات الكثيفة من هذه الموترات المتفرقة. من المفترض أن كل إدخال هو SparseTensor يتم ترتيب عناصره على طول زيادة عدد الأبعاد.

يجب أن تتطابق جميع أشكال المدخلات ، باستثناء بُعد concat. يجب أن يكون لقوائم indices values shapes نفس الطول.

شكل المخرجات متطابق مع المدخلات ، باستثناء البعد المتسلسل ، حيث يكون مجموع أحجام المدخلات على طول هذا البعد.

سيتم اللجوء إلى عناصر الإخراج للحفاظ على ترتيب الفرز مع زيادة عدد الأبعاد.

يعمل هذا المرجع في وقت O(M log M) ، حيث M هو العدد الإجمالي للقيم غير الفارغة عبر جميع المدخلات. هذا بسبب الحاجة إلى نوع داخلي من أجل التسلسل بكفاءة عبر بُعد تعسفي.

على سبيل المثال ، إذا كانت concat_dim = 1 والمدخلات هي

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"

ثم سيكون الإخراج

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

من الناحية التخطيطية ، هذا يعادل عمل

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

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• المؤشرات: 2-D. مؤشرات كل إدخال SparseTensor .
• القيم: 1-D. القيم غير الفارغة لكل SparseTensor .
• الأشكال: 1-D. أشكال كل SparseTensor .
• concat_dim: بُعد للتسلسل على طول. يجب أن يكون في النطاق [-ترتيب ، رتبة) ، حيث يكون الترتيب هو عدد الأبعاد في كل إدخال SparseTensor .

عائدات:

• Output output_indices: 2-D. مؤشرات SparseTensor المتسلسلة.
• Output output_values: 1-D. القيم غير الفارغة لـ SparseTensor المتسلسلة.
• Output : 1-د. شكل SparseTensor المتسلسل.

السمات العامة

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
)