SparseReorder

공개 최종 클래스 SparseReorder

SparseTensor를 표준 행 우선 순서로 재정렬합니다.

관례적으로 모든 희소 연산은 차원 수가 증가함에 따라 표준 순서를 유지합니다. 시간 순서를 위반할 수 있는 유일한 경우는 항목을 추가하기 위해 인덱스 및 값 벡터를 수동으로 조작하는 동안입니다.

재정렬은 SparseTensor의 모양에 영향을 주지 않습니다.

텐서에 순위 `R`과 비어 있지 않은 값 `N`이 있는 경우 `input_indices`는 `[N, R]` 모양을 갖고, input_values는 `N` 길이를 가지며, input_shape는 `R` 길이를 갖습니다.

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > SparseReorder <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > inputIndices, 피연산자 <T> inputValues, 피연산자 < TInt64 > inputShape)
새로운 SparseReorder 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TInt64 >
출력 인덱스 ()
2D.
출력 <T>
출력값 ()
1-D.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SparseReorder"

공개 방법

공개 정적 SparseReorder <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > inputIndices, 피연산자 <T> inputValues, 피연산자 < TInt64 > inputShape)

새로운 SparseReorder 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 인덱스 2D. SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는 `N x R` 행렬(표준 순서가 아닐 수 있음)
입력값 1-D. `input_indices`에 해당하는 비어 있지 않은 `N` 값.
입력모양 1-D. 입력 SparseTensor의 모양입니다.
보고
  • SparseReorder의 새 인스턴스

공개 출력 <TInt64> outputIndices ()

2D. input_indices와 동일한 인덱스를 갖는 `N x R` 행렬이지만 표준 행 우선 순서를 따릅니다.

공개 출력 <T> 출력값 ()

1-D. `output_indices`에 해당하는 비어 있지 않은 `N` 값.