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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、これらのスパーステンソルの密バージョンに関するものです。各入力はSparseTensorであり、その要素は次元番号の増加に沿って順序付けられていると想定されています。

concat次元を除いて、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、同じ長さである必要があります。

出力形状は、concat次元に沿っていることを除いて、入力と同じです。concat次元では、その次元に沿った入力のサイズの合計です。

出力要素は、次元番号の増加に沿ってソート順を維持するために再利用されます。

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、任意のディメンション間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

その場合、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:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • 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)内にある必要があります。ここで、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)

パブリック属性

operation
output_indices
output_shape
output_values

パブリック属性

操作

Operation operation

output_indices

::tensorflow::Output output_indices

output_shape

::tensorflow::Output output_shape

output_values

::tensorflow::Output output_values

公の行事

SparseConcat

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