tensorflow :: ops :: SparseReshape

새 조밀 한 모양으로 값을 나타내도록 SparseTensor의 모양을 변경합니다.

요약

이 연산은 표현 된 조밀 텐서에서 모양 변경과 동일한 의미를 갖습니다. input_indices 는 요청 된 new_shape 기반으로 재 계산됩니다.

new_shape 한 구성 요소가 특수 값 -1이면 총 조밀 크기가 일정하게 유지되도록 해당 차원의 크기가 계산됩니다. new_shape 최대 하나의 구성 요소는 -1이 될 수 있습니다. new_shape 가 암시하는 조밀 한 요소의 수는 원래 input_shape 암시하는 조밀 한 요소의 수와 동일해야합니다.

모양 변경은 SparseTensor의 값 순서에 영향을주지 않습니다.

입력 텐서에 R_in 순위 및 비어 있지 않은 N 값이 있고 new_shape 길이가 R_out 인 경우 input_indices 모양은 [N, R_in] , input_shape 길이는 R_in , output_indices 모양은 [N, R_out] 이고 output_shape 길이는 R_out 입니다.

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• 입력 _ 인덱스 : 2-D. N x R_in 에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가있는 N x R_in 행렬.
• input_shape : 1-D. 입력 SparseTensor의 조밀 한 모양이있는 R_in 벡터.
• new_shape : 1-D. 요청 된 새로운 조밀 한 모양이있는 R_out 벡터.

보고:

• Output output_indices : 2-D. 출력 SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 업데이트 된 인덱스가있는 N x R_out 행렬.
• Output output_shape : 1-D. 출력 SparseTensor의 완전 조밀 한 모양이있는 R_out 벡터. 이것은 new_shape 와 동일하지만 -1 차원이 채워져 있습니다.

공용 속성

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
)