SparseReshape

공개 최종 클래스 SparseReshape

SparseTensor의 형태를 변경하여 새로운 밀집 형태의 값을 나타냅니다.

이 작업은 표현된 밀집 텐서에 대한 reshape와 동일한 의미를 가집니다. 'input_indices'는 요청된 'new_shape'에 따라 다시 계산됩니다.

`new_shape`의 한 구성 요소가 특수 값 -1인 경우 해당 차원의 크기는 전체 밀도 크기가 일정하게 유지되도록 계산됩니다. `new_shape`의 최대 하나의 구성요소는 -1일 수 있습니다. 'new_shape'에 포함된 밀집 요소 수는 원래 'input_shape'에 포함된 밀집 요소 수와 동일해야 합니다.

재형성은 SparseTensor의 값 순서에 영향을 주지 않습니다.

입력 텐서에 순위 `R_in` 및 비어 있지 않은 값 `N`이 있고 `new_shape`에 길이 `R_out`이 있는 경우 `input_indices`의 형태는 `[N, R_in]`이고 `input_shape`의 길이는 `R_in`입니다. , `output_indices`의 모양은 `[N, R_out]`이고, `output_shape`의 길이는 `R_out`입니다.

상수

끈

OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

정적 SparseReshape	생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > inputIndices, 피연산자 < TInt64 > inputShape, 피연산자 < TInt64 > newShape) 새로운 SparseReshape 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TInt64 >	출력 인덱스 () 2D.
출력 < TInt64 >	출력모양 () 1-D.

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 org.tensorflow.op.Op 에서

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SparseReshape"

공개 방법

공개 정적 SparseReshape 생성 ( 범위 범위, Operand < TInt64 > inputIndices, Operand < TInt64 > inputShape, Operand < TInt64 > newShape)

새로운 SparseReshape 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
입력 인덱스	2D. SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는 `N x R_in` 행렬.
입력모양	1-D. 입력 SparseTensor의 조밀한 형태를 갖는 `R_in` 벡터.
새로운모양	1-D. 요청된 새로운 밀집 형태의 `R_out` 벡터입니다.

보고

• SparseReshape의 새 인스턴스

공개 출력 <TInt64> outputIndices ()

2D. 출력 SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 업데이트된 인덱스가 있는 `N x R_out` 행렬.

공개 출력 <TInt64> outputShape ()

1-D. 출력 SparseTensor의 완전 밀집 형태를 갖는 `R_out` 벡터. 이는 `new_shape`과 동일하지만 -1 차원이 채워져 있습니다.