SparseReorder

публичный финальный класс SparseReorder

Изменяет порядок SparseTensor в канонический порядок по строкам.

Обратите внимание, что по соглашению все разреженные операции сохраняют канонический порядок по возрастанию размерности. Единственный случай, когда порядок может быть нарушен, — это ручное манипулирование векторами индексов и значений для добавления записей.

Изменение порядка не влияет на форму SparseTensor.

Если тензор имеет ранг `R` и `N` непустые значения, `input_indices` имеет форму `[N, R]`, input_values ​​имеет длину `N`, а input_shape имеет длину `R`.

Константы

Нить OP_NAME Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Публичные методы

статический <T расширяет TType > SparseReorder <T>
create ( Область действия, Операнд <TInt64> inputIndices, Операнд <T> inputValues, Операнд < TInt64 > inputShape)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию SparseReorder.
Вывод < TInt64 >
выходные индексы ()
2-Д.
Выход <Т>
выходные значения ()
1-Д.

Унаследованные методы

Константы

общедоступная статическая финальная строка OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Постоянное значение: «SparseReorder»

Публичные методы

public static SparseReorder <T> create (область действия , операнд <TInt64> inputIndices, операнд <T> inputValues, операнд < TInt64 > inputShape)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию SparseReorder.

Параметры
объем текущий объем
входные индексы 2-Д. Матрица `N x R` с индексами непустых значений в SparseTensor, возможно, не в каноническом порядке.
входные значения 1-Д. `N` непустые значения, соответствующие `input_indices`.
входная форма 1-Д. Форма входного SparseTensor.
Возврат
  • новый экземпляр SparseReorder

публичный вывод <TInt64> outputIndices ()

2-Д. Матрица `N x R` с теми же индексами, что и input_indices, но в каноническом порядке по строкам.

публичный вывод <T> outputValues ​​()

1-Д. `N` непустые значения, соответствующие `output_indices`.