przepływ tensorowy:: ops:: SparseReshape

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

Streszczenie

Ta operacja ma tę samą semantykę, co zmiana kształtu na reprezentowanym gęstym tensorze. input_indices są obliczane ponownie w oparciu o żądany new_shape .

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

Zmiana kształtu nie wpływa na kolejność wartości w SparseTensor.

Jeśli tensor wejściowy 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] i output_shape ma długość R_out .

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• indeksy_wejściowe: 2-D. Macierz N x R_in z indeksami niepustych wartości w SparseTensorze.
• input_shape: 1-D. Wektor R_in z gęstym kształtem wejściowym SparseTensor.
• nowy_kształt: 1-D. Wektor R_out z żądanym nowym, gęstym kształtem.

Zwroty:

• Output indeksy_wyjściowe: 2-D. Macierz N x R_out ze zaktualizowanymi indeksami niepustych wartości na wyjściu SparseTensor.
• Output kształt_wyjścia: 1-D. Wektor R_out z pełnym gęstym kształtem wyjściowego SparseTensora. To jest to samo, co new_shape , ale z wypełnionym dowolnym wymiarem -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
)