Yardım Kaggle üzerinde TensorFlow ile Büyük Bariyer Resifi korumak Meydan Üyelik

tensorflow :: ops :: Seyrek Yeniden Düzenleme

#include <sparse_ops.h>

Bir SparseTensor'ı kanonik, ana satır sıralamasına göre yeniden sıralar.

Özet

Kural olarak, tüm seyrek operasyonların artan boyut sayısı boyunca kanonik sıralamayı koruduğunu unutmayın. İhlal edilebilecek tek zaman sıralaması, girişler eklemek için endekslerin ve değer vektörlerinin manuel olarak kullanılmasıdır.

Yeniden sıralama, SparseTensor'un şeklini etkilemez.

Tensör, rank R ve N boş olmayan değerlere input_indices , input_indices şekli [N, R] , input_values'in uzunluğu N ve input_shape'in uzunluğu R .

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • input_indices: 2-B. Bir SparseTensor'da boş olmayan değerlerin indislerini içeren N x R matrisi, muhtemelen kanonik sıralamada değil.
  • girdi_değerleri: 1-D. input_indices karşılık gelen boş olmayan N değer.
  • input_shape: 1-D. Giriş SparseTensor'un şekli.

İadeler:

  • Output çıktı_indisleri: 2-D. İnput_indices ile aynı indislere sahip, ancak kanonik satır-majör sıralamada N x R matrisi.
  • Output çıktı_değerleri: 1-D. output_indices karşılık gelen boş olmayan N değer.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

SparseReorder (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_indices, :: tensorflow::Input input_values, :: tensorflow::Input input_shape)

Genel özellikler

operation
output_indices
output_values

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

output_indices

::tensorflow::Output output_indices

çıktı_değerleri

::tensorflow::Output output_values

Kamusal işlevler

Seyrek Yeniden Düzenleme

 SparseReorder(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_indices,
  ::tensorflow::Input input_values,
  ::tensorflow::Input input_shape
)