Remodela um SparseTensor para representar valores em uma nova forma densa.
Esta operação tem a mesma semântica de remodelar no tensor denso representado. Os `input_indices` são recalculados com base no` new_shape` solicitado.
Se um componente de `nova_forma` é o valor especial -1, o tamanho dessa dimensão é calculado para que o tamanho denso total permaneça constante. No máximo um componente de `nova_forma` pode ser -1. O número de elementos densos implícito em `new_shape` deve ser o mesmo que o número de elementos densos originalmente implícito em` input_shape`.
A remodelagem não afeta a ordem dos valores no SparseTensor.
Se o tensor de entrada tem classificação `R_in` e` N` valores não vazios, e `new_shape` tem comprimento` R_out`, então `input_indices` tem forma` [N, R_in] `,` input_shape` tem comprimento `R_in` , `output_indices` tem forma` [N, R_out] `, e` output_shape` tem comprimento `R_out`.
Constantes
| Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow |
Métodos Públicos
| estática SparseReshape | |
| Output < TInt64 > | outputIndices () 2-D. |
| Output < TInt64 > | outputShape () 1-D. |
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Métodos Públicos
public static SparseReshape criar ( Scope escopo, Operando < TInt64 > inputIndices, Operando < TInt64 > inputShape, Operando < TInt64 > newShape)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseReshape.
Parâmetros
| alcance | escopo atual |
|---|---|
| inputIndices | 2-D. Matriz `N x R_in` com os índices de valores não vazios em um SparseTensor. |
| inputShape | 1-D. Vetor `R_in` com a forma densa do SparseTensor de entrada. |
| nova forma | 1-D. Vetor `R_out` com a nova forma densa solicitada. |
Devoluções
- uma nova instância de SparseReshape
pública Output < TInt64 > outputIndices ()
2-D. Matriz `N x R_out` com os índices atualizados de valores não vazios no SparseTensor de saída.