tensorflow :: ops :: SparseReshape

Zmienia kształt SparseTensor, aby przedstawiał wartości w nowym, gęstym kształcie.

streszczenie

Ta operacja ma taką samą semantykę jak zmiana kształtu na reprezentowanym gęstym tensorze. input_indices są ponownie obliczane na podstawie żądanego new_shape .

Jeśli jeden ze składników new_shape ma wartość specjalną -1, rozmiar tego wymiaru jest obliczany tak, że całkowity rozmiar zagęszczenia pozostaje stały. Co najwyżej jeden składnik new_shape może mieć wartość -1. Liczba gęstych elementów implikowana przez new_shape musi być taka sama, jak liczba gęstych elementów pierwotnie implikowana przez input_shape .

Zmiana kształtu nie wpływa na kolejność wartości w SparseTensor.

Jeśli wejściowy tensor ma rangę R_in i N niepustych wartości, a new_shape ma długość R_out , to input_indices ma kształt [N, R_in] , input_shape ma długość R_in , output_indices ma kształt [N, R_out] , a output_shape ma długość R_out .

Argumenty:

• zakres: obiekt Scope
• input_indices: 2-D. Macierz N x R_in z indeksami niepustych wartości w SparseTensor.
• input_shape: 1-D. R_in wektor z gęstym kształcie wejściowa SparseTensor użytkownika.
• nowy_kształt: 1-D. Wektor R_out z R_out nowym gęstym kształtem.

Zwroty:

• Output output_indices: 2-D. Macierz N x R_out ze zaktualizowanymi indeksami niepustych wartości w wyniku SparseTensor.
• Output output_shape: 1-D. Wektor R_out z pełnym, gęstym kształtem wyjściowego SparseTensor. To jest to samo co new_shape ale z wypełnionymi dowolnymi wymiarami -1.

Atrybuty publiczne

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
)