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tensorflow :: ops :: SparseConcat

#include <sparse_ops.h>

指定された次元に沿ってSparseTensorリストを連結します。

概要

連結は、これらの疎なテンソルの密なバージョンに関するものです。各入力は、要素が次元数の増加SparseTensorであると想定されます。

連結ディメンションを除き、 すべての入力の形状が一致する必要があります。 indicesvalues 、およびshapesリストは同じ長さでなければなりません。

出力の形状は、連結ディメンションに沿っていることを除いて、入力と同じですが、連結ディメンションは、そのディメンションに沿った入力のサイズの合計です。

出力要素は、次元数の増加に沿ってソート順を維持するように再ソートされます。

この操作はO(M log M)時間で実行されO(M log M) 。ここで、 Mはすべての入力にわたる空でない値の総数です。これは、任意の次元で効率的に連結するために内部ソートが必要なためです。

たとえば、 concat_dim = 1で、入力が

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"
の場合

その後、出力は

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

グラフィカルにこれは

[    a] concat [  d e  ] = [    a   d e  ]
[b c  ]        [       ]   [b c          ]
を実行することと同等です

引数:

  • scope: Scopeオブジェクト
  • インデックス:2-D。各入力SparseTensor
  • 値:1-D。各SparseTensor空でない値。
  • 形状:1-D。各SparseTensor形状。
  • concat_dim:連結するディメンション。範囲[-rank、rank)でなければなりません。rankは、各入力SparseTensor次元数です。

戻り値:

  • Output output_indices:2-D。連結されたSparseTensor
  • Output output_values:1-D。連結されたSparseTensor空でない値。
  • Output output_shape:1-D。連結されたSparseTensor形状。

コンストラクタとデストラクタ

SparseConcat (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList indices, :: tensorflow::InputList values, :: tensorflow::InputList shapes, int64 concat_dim)

公開属性

operation
output_indices
output_shape
output_values

公開属性

操作

Operation operation

output_indices

::tensorflow::Output output_indices

output_shape

::tensorflow::Output output_shape

output_values

::tensorflow::Output output_values

公開機能

SparseConcat

 SparseConcat(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  int64 concat_dim
)