SparseReorder
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Bir SparseTensor'u kanonik, satır ana sıralamasına göre yeniden sıralar.
Geleneksel olarak, tüm seyrek operasyonların artan boyut sayısı boyunca kanonik sıralamayı koruduğunu unutmayın. Sıralamanın ihlal edilebileceği tek zaman, girdi eklemek için endekslerin ve değer vektörlerinin manuel olarak değiştirilmesidir.
Yeniden sıralama SparseTensor'un şeklini etkilemez.
Tensörün rütbe "R" ve "N" boş olmayan değerleri varsa, "giriş_indisleri" şekli "[N, R]", giriş_değerleri "N" uzunluğuna ve giriş_şekli "R" uzunluğuna sahiptir.
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Kalıtsal Yöntemler
Java.lang.Object sınıfından | boolean | eşittir (Nesne arg0) |
| son Sınıf<?> | getClass () |
| int | hash kodu () |
| son boşluk | bildir () |
| son boşluk | tümünü bildir () |
| Sicim | toString () |
| son boşluk | bekle (uzun arg0, int arg1) |
| son boşluk | bekle (uzun arg0) |
| son boşluk | Beklemek () |
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "SparseReorder"
Genel Yöntemler
Yeni bir SparseReorder işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|
| giriş Endeksleri | 2-D. Bir SparseTensor'da boş olmayan değerlerin indekslerini içeren 'N x R' matrisi, muhtemelen kanonik sıralamada değildir. |
|---|
| giriş Değerleri | 1-D. "input_indices"e karşılık gelen "N" boş olmayan değer. |
|---|
| giriş Şekli | 1-D. SparseTensor girişinin şekli. |
|---|
İadeler
- SparseReorder'ın yeni bir örneği
genel Çıkış < TInt64 > çıktıIndices ()
2-D. input_index'lerle aynı indekslere sahip, ancak standart ana satır sıralamasında "N x R" matrisi.
genel Çıkış <T> çıkış Değerleri ()
1-D. "output_indices"e karşılık gelen "N" boş olmayan değer.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# SparseReorder\n\npublic final class **SparseReorder** \nReorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.\n\n\nNote that by convention, all sparse ops preserve the canonical ordering along\nincreasing dimension number. The only time ordering can be violated is during\nmanual manipulation of the indices and values vectors to add entries.\n\n\nReordering does not affect the shape of the SparseTensor.\n\n\nIf the tensor has rank \\`R\\` and \\`N\\` non-empty values, \\`input_indices\\` has\nshape \\`\\[N, R\\]\\`, input_values has length \\`N\\`, and input_shape has length \\`R\\`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Constants\n\n|--------|------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|\n| String | [OP_NAME](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/SparseReorder#OP_NAME) | The name of this op, as known by TensorFlow core engine |\n\n### Public Methods\n\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| static \\\u003cT extends [TType](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TType)\\\u003e [SparseReorder](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/SparseReorder)\\\u003cT\\\u003e | [create](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/SparseReorder#create(org.tensorflow.op.Scope, org.tensorflow.Operand\u003corg.tensorflow.types.TInt64\u003e, org.tensorflow.Operand\u003cT\u003e, org.tensorflow.Operand\u003corg.tensorflow.types.TInt64\u003e))([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e inputIndices, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e inputValues, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e inputShape) Factory method to create a class wrapping a new SparseReorder operation. |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e | [outputIndices](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/SparseReorder#outputIndices())() 2-D. |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [outputValues](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/SparseReorder#outputValues())() 1-D. |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class [org.tensorflow.op.RawOp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp) \n\n|----------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| final boolean | [equals](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#equals(java.lang.Object))(Object obj) |\n| final int | [hashCode](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#hashCode())() |\n| [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n| final String | [toString](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#toString())() |\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface [org.tensorflow.op.Op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op) \n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [ExecutionEnvironment](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ExecutionEnvironment) | [env](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#env())() Return the execution environment this op was created in. |\n| abstract [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n\nConstants\n---------\n\n#### public static final String\n**OP_NAME**\n\nThe name of this op, as known by TensorFlow core engine \nConstant Value: \"SparseReorder\"\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public static [SparseReorder](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/SparseReorder)\\\u003cT\\\u003e\n**create**\n([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e inputIndices, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e inputValues, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e inputShape)\n\nFactory method to create a class wrapping a new SparseReorder operation. \n\n##### Parameters\n\n| scope | current scope |\n| inputIndices | 2-D. \\`N x R\\` matrix with the indices of non-empty values in a SparseTensor, possibly not in canonical ordering. |\n| inputValues | 1-D. \\`N\\` non-empty values corresponding to \\`input_indices\\`. |\n| inputShape | 1-D. Shape of the input SparseTensor. |\n|--------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n##### Returns\n\n- a new instance of SparseReorder \n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e\n**outputIndices**\n()\n\n2-D. \\`N x R\\` matrix with the same indices as input_indices, but\nin canonical row-major ordering. \n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**outputValues**\n()\n\n1-D. \\`N\\` non-empty values corresponding to \\`output_indices\\`."]]
