Aide à protéger la Grande barrière de corail avec tensorflow sur Kaggle Rejoignez Défi

tensorflow :: opérations :: SparseReorder

#include <sparse_ops.h>

Réorganise un SparseTensor dans l'ordre canonique de la ligne principale.

Résumé

Notez que par convention, toutes les opérations éparses conservent l'ordre canonique le long d'un nombre de dimension croissant. Le seul ordre temporel peut être violé lors de la manipulation manuelle des indices et des vecteurs de valeurs pour ajouter des entrées.

La réorganisation n'affecte pas la forme du SparseTensor.

Si le tenseur a le rang R et N valeurs non vides, input_indices a la forme [N, R] , input_values ​​a la longueur N et input_shape a la longueur R

Arguments:

  • scope: un objet Scope
  • input_indices: 2D. Matrice N x R avec les indices des valeurs non vides dans un SparseTensor, éventuellement pas dans l'ordre canonique.
  • valeurs_entrée: 1-D. N valeurs non vides correspondant à input_indices .
  • input_shape: 1-D. Forme de l'entrée SparseTensor.

Retour:

  • Output output_indices: 2-D. Matrice N x R avec les mêmes indices que input_indices, mais dans l'ordre canonique des lignes principales.
  • Output output_values: 1-D. N valeurs non vides correspondant à output_indices .

Constructeurs et destructeurs

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

Attributs publics

operation
output_indices
output_values

Attributs publics

opération

Operation operation

output_indices

::tensorflow::Output output_indices

valeurs_sortie

::tensorflow::Output output_values

Fonctions publiques

SparseReorder

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