निर्दिष्ट आयाम के साथ `SparseTensor` की एक सूची को जोड़ता है।
संयोजन इन विरल टेंसरों के सघन संस्करणों के संबंध में है। यह माना जाता है कि प्रत्येक इनपुट एक `SparseTensor` है जिसके तत्वों को बढ़ती आयाम संख्या के साथ क्रमबद्ध किया गया है।
कॉनकैट आयाम को छोड़कर, सभी इनपुट के आकार मेल खाने चाहिए। `सूचकांक`, `मान` और `आकार` सूचियों की लंबाई समान होनी चाहिए।
आउटपुट आकार इनपुट के समान है, कॉनकैट आयाम को छोड़कर, जहां यह उस आयाम के साथ इनपुट के आकार का योग है।
बढ़ते आयाम संख्या के साथ सॉर्ट क्रम को संरक्षित करने के लिए आउटपुट तत्वों का सहारा लिया जाएगा।
यह ऑप `O(M log M)` समय में चलता है, जहां `M` सभी इनपुट में गैर-रिक्त मानों की कुल संख्या है। यह एक मनमाने आयाम में कुशलतापूर्वक संयोजित करने के लिए एक आंतरिक सॉर्ट की आवश्यकता के कारण है।
उदाहरण के लिए, यदि `concat_dim = 1` और इनपुट हैं
sp_inputs[0]: आकार = [2, 3] [0, 2]: "ए" [1, 0]: "बी" [1, 1]: "सी"
sp_inputs[1]: आकार = [2, 4] [0, 1]: "डी" [0, 2]: "ई"
तो आउटपुट होगा
आकार = [2, 7] [0, 2]: "ए" [0, 4]: "डी" [0, 5]: "ई" [1, 0]: "बी" [1, 1]: " सी"
ग्राफिक रूप से यह करने के बराबर है
[ए] कॉनकैट [डी] = [एडीई] [बीसी] [] [बीसी]
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > SparseConcat <T> | |
| आउटपुट <TInt64> | आउटपुटइंडिसेस () 2-डी. |
| आउटपुट <TInt64> | आउटपुटशेप () 1-डी. |
| आउटपुट <T> | आउटपुटवैल्यू () 1-डी. |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक SparseConcat <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड < TInt64 >> सूचकांक, Iterable< ऑपरेंड <T>> मान, Iterable< ऑपरेंड < TInt64 >> आकार, Long concatDim)
एक नए SparseConcat ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| सूचकांक | 2-डी. प्रत्येक इनपुट `SparseTensor` के सूचकांक। |
| मान | 1-डी. प्रत्येक `SparseTensor` के गैर-रिक्त मान। |
| आकार | 1-डी. प्रत्येक `SparseTensor` की आकृतियाँ। |
| concatDim | साथ जोड़ने के लिए आयाम. रेंज [-रैंक, रैंक) में होना चाहिए, जहां रैंक प्रत्येक इनपुट `SparseTensor` में आयामों की संख्या है। |
रिटर्न
- SparseConcat का एक नया उदाहरण