सार्वजनिक अंतिम वर्ग SparseReorder
SparseTensor को विहित, पंक्ति-प्रमुख क्रम में पुन: व्यवस्थित करता है।
ध्यान दें कि परंपरा के अनुसार, सभी विरल ऑप्स बढ़ती आयाम संख्या के साथ विहित क्रम को संरक्षित करते हैं। ऑर्डर का उल्लंघन केवल प्रविष्टियों को जोड़ने के लिए सूचकांकों और मान वैक्टरों के मैन्युअल हेरफेर के दौरान किया जा सकता है।
पुन: व्यवस्थित करने से SparseTensor का आकार प्रभावित नहीं होता है।
यदि टेंसर की रैंक `R` और `N` गैर-रिक्त मान है, तो `input_indices` का आकार `[N, R]` है, इनपुट_वैल्यू की लंबाई `N` है, और इनपुट_शेप की लंबाई `R` है।
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 > SparseReorder <T> | |
| आउटपुट <TInt64> | आउटपुटइंडिसेस () 2-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
स्थिर मान: "SparseReorder"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक SparseReorder <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <TInt64> इनपुटइंडिसेस, ऑपरेंड <T> इनपुटवैल्यूज़, ऑपरेंड <TInt64> इनपुटशेप)
एक नया SparseReorder ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट सूचकांक | 2-डी. SparseTensor में गैर-रिक्त मानों के सूचकांकों के साथ `N x R` मैट्रिक्स, संभवतः विहित क्रम में नहीं। |
| इनपुट मान | 1-डी. `N` `input_indices` के अनुरूप गैर-रिक्त मान। |
| इनपुट आकार | 1-डी. इनपुट SparseTensor का आकार। |
रिटर्न
- SparseReorder का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <TInt64> आउटपुट इंडेक्स ()
2-डी. `N x R` मैट्रिक्स इनपुट_इंडिसेस के समान सूचकांकों के साथ, लेकिन विहित पंक्ति-प्रमुख क्रम में।