tensorflow :: ops :: SparseConcat

Belirtilen boyut boyunca bir SparseTensor listesini SparseTensor .

Özet

Birleştirme, bu seyrek tensörlerin yoğun versiyonlarına göredir. Her bir SparseTensor , elemanları artan boyut sayısı boyunca sıralanan bir SparseTensor olduğu varsayılır.

Concat boyutu dışında tüm girdilerin şekilleri eşleşmelidir. indices , values ve shapes listeleri aynı uzunlukta olmalıdır.

Çıktı şekli, bu boyut boyunca girdilerin boyutlarının toplamı olduğu concat boyutu dışında girdilerle aynıdır.

Çıktı öğeleri, artan boyut sayısı boyunca sıralama düzenini korumak için kullanılacaktır.

Bu işlem, O(M log M) zamanında çalışır, burada M , tüm girişlerdeki boş olmayan değerlerin toplam sayısıdır. Bunun nedeni, rastgele bir boyutta verimli bir şekilde birleştirmek için dahili bir sıralama ihtiyacından kaynaklanmaktadır.

Örneğin, concat_dim = 1 ve girişler

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"

o zaman çıktı

shape = [2, 7]
[0, 2]: "a"
[0, 4]: "d"
[0, 5]: "e"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"

Grafik olarak bu,

[    a] concat [  d e  ] = [    a   d e  ]
[b c  ]        [       ]   [b c          ]

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• endeksler: 2-D. Her giriş SparseTensor .
• değerler: 1-D. Her SparseTensor boş olmayan değerler.
• şekiller: 1-D. Her SparseTensor şekilleri.
• concat_dim: Birleştirilecek boyut. [-Rank, rank) aralığında olmalıdır; burada rank, her bir giriş SparseTensor boyutların SparseTensor .

İadeler:

• Output çıktı_indisleri: 2-D. Birleştirilmiş SparseTensor .
• Output çıktı_değerleri: 1-D. Birleştirilmiş SparseTensor için boş olmayan değerler.
• Output output_shape: 1-D. Birleştirilmiş SparseTensor .

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

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