tensorflow :: opérations :: SparseConcat

Concatène une liste de SparseTensor long de la dimension spécifiée.

Résumé

La concaténation concerne les versions denses de ces tenseurs clairsemés. On suppose que chaque entrée est un SparseTensor dont les éléments sont ordonnés selon un nombre de dimension croissant.

Toutes les formes des entrées doivent correspondre, à l'exception de la dimension concat. Les listes d' indices , de values et de shapes doivent avoir la même longueur.

La forme de sortie est identique à celle des entrées, sauf le long de la dimension concat, où il s'agit de la somme des tailles des entrées le long de cette dimension.

Les éléments de sortie seront utilisés pour conserver l'ordre de tri avec un nombre de dimension croissant.

Cette opération s'exécute en temps O(M log M) , où M est le nombre total de valeurs non vides sur toutes les entrées. Cela est dû à la nécessité d'un tri interne afin de concaténer efficacement à travers une dimension arbitraire.

Par exemple, si concat_dim = 1 et que les entrées sont

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"

alors la sortie sera

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

Graphiquement, cela équivaut à faire

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

Arguments:

• scope: un objet Scope
• indices: 2D. Indices de chaque entrée SparseTensor .
• valeurs: 1-D. Valeurs non vides de chaque SparseTensor .
• formes: 1-D. Formes de chaque SparseTensor .
• concat_dim: Dimension à concaténer. Doit être dans la plage [-rank, rank), où rank est le nombre de dimensions dans chaque entrée SparseTensor .

Retour:

• Output output_indices: 2-D. Indices du SparseTensor concaténé.
• Output output_values: 1-D. Valeurs non vides du SparseTensor concaténé.
• Output output_shape: 1-D. Forme du SparseTensor concaténé.

Attributs publics

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
)