SparseReshape
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Değerleri yeni bir yoğun biçimde temsil etmek için SparseTensor'u yeniden şekillendirir.
Bu işlem, temsil edilen yoğun tensör üzerinde yeniden şekillendirme ile aynı anlamlara sahiptir. 'Giriş_indisleri', istenen 'yeni_şekil'e göre yeniden hesaplanır.
"new_shape"in bir bileşeni -1 özel değeri ise, bu boyutun boyutu, toplam yoğun boyutun sabit kalacağı şekilde hesaplanır. "new_shape"in en fazla bir bileşeni -1 olabilir. "new_shape" tarafından ima edilen yoğun öğelerin sayısı, orijinal olarak "input_shape" tarafından ima edilen yoğun öğelerin sayısıyla aynı olmalıdır.
Yeniden şekillendirme, SparseTensor'daki değerlerin sırasını etkilemez.
Giriş tensörünün sıralaması "R_in" ve "N" boş olmayan değerlere sahipse ve "new_shape"in uzunluğu "R_out" ise, "input_indices"in şekli "[N, R_in]", "input_shape"in uzunluğu ise "R_in"dir , "output_indices", "[N, R_out]" şeklindedir ve "output_shape", "R_out" uzunluğundadır.
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: "SparseReshape"
Genel Yöntemler
Yeni bir SparseReshape 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_in' matrisi. |
|---|
| giriş Şekli | 1-D. Giriş SparseTensor'un yoğun şekline sahip 'R_in' vektörü. |
|---|
| yeni şekil | 1-D. İstenen yeni yoğun şekle sahip 'R_out' vektörü. |
|---|
İadeler
- SparseReshape'in yeni bir örneği
genel Çıkış < TInt64 > çıktıIndices ()
2-D. SparseTensor çıkışındaki boş olmayan değerlerin güncellenmiş endekslerini içeren 'N x R_out' matrisi.
genel Çıkış < TInt64 > çıktıShape ()
1-D. SparseTensor çıktısının tam yoğun şekline sahip 'R_out' vektörü. Bu, "new_shape" ile aynıdır ancak herhangi bir -1 boyut doldurulmuştur.
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: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# SparseReshape\n\npublic final class **SparseReshape** \nReshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.\n\n\nThis operation has the same semantics as reshape on the represented dense\ntensor. The \\`input_indices\\` are recomputed based on the requested \\`new_shape\\`.\n\n\nIf one component of \\`new_shape\\` is the special value -1, the size of that\ndimension is computed so that the total dense size remains constant. At\nmost one component of \\`new_shape\\` can be -1. The number of dense elements\nimplied by \\`new_shape\\` must be the same as the number of dense elements\noriginally implied by \\`input_shape\\`.\n\n\nReshaping does not affect the order of values in the SparseTensor.\n\n\nIf the input tensor has rank \\`R_in\\` and \\`N\\` non-empty values, and \\`new_shape\\`\nhas length \\`R_out\\`, then \\`input_indices\\` has shape \\`\\[N, R_in\\]\\`,\n\\`input_shape\\` has length \\`R_in\\`, \\`output_indices\\` has shape \\`\\[N, R_out\\]\\`, and\n\\`output_shape\\` has length \\`R_out\\`.\n\n\u003cbr /\u003e\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/SparseReshape#OP_NAME) | The name of this op, as known by TensorFlow core engine |\n\n### Public Methods\n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| static [SparseReshape](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/SparseReshape) | [create](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/SparseReshape#create(org.tensorflow.op.Scope, org.tensorflow.Operand\u003corg.tensorflow.types.TInt64\u003e, org.tensorflow.Operand\u003corg.tensorflow.types.TInt64\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)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e inputShape, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e newShape) Factory method to create a class wrapping a new SparseReshape 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/SparseReshape#outputIndices())() 2-D. |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e | [outputShape](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/SparseReshape#outputShape())() 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: \"SparseReshape\"\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public static [SparseReshape](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/SparseReshape)\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)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e inputShape, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e newShape)\n\nFactory method to create a class wrapping a new SparseReshape operation. \n\n##### Parameters\n\n| scope | current scope |\n| inputIndices | 2-D. \\`N x R_in\\` matrix with the indices of non-empty values in a SparseTensor. |\n| inputShape | 1-D. \\`R_in\\` vector with the input SparseTensor's dense shape. |\n| newShape | 1-D. \\`R_out\\` vector with the requested new dense shape. |\n|--------------|----------------------------------------------------------------------------------|\n\n##### Returns\n\n- a new instance of SparseReshape \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_out\\` matrix with the updated indices of non-empty\nvalues in the output SparseTensor. \n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e\n**outputShape**\n()\n\n1-D. \\`R_out\\` vector with the full dense shape of the output\nSparseTensor. This is the same as \\`new_shape\\` but with any -1 dimensions\nfilled in."]]
