SparseToDense

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস SparseToDense

একটি স্পার্স উপস্থাপনাকে ঘন টেনসরে রূপান্তরিত করে।

একটি বিন্যাস তৈরি করে `ঘন` আকৃতির সাথে `আউটপুট_শেপ` যেমন

# If sparse_indices is scalar
 dense[i] = (i == sparse_indices ? sparse_values : default_value)
 
 # If sparse_indices is a vector, then for each i
 dense[sparse_indices[i]] = sparse_values[i]
 
 # If sparse_indices is an n by d matrix, then for each i in [0, n)
 dense[sparse_indices[i][0], ..., sparse_indices[i][d-1]] = sparse_values[i]
 

`ঘন`-এর অন্য সব মান `ডিফল্ট_মান`-এ সেট করা আছে। যদি `স্পার্স_মান` একটি স্কেলার হয়, তাহলে সমস্ত স্পারস সূচক এই একক মানতে সেট করা হয়।

সূচকগুলি আভিধানিক ক্রমে সাজানো উচিত, এবং সূচকগুলিতে কোনও পুনরাবৃত্তি থাকা উচিত নয়। যদি `validate_indices` সত্য হয়, এই বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পাদনের সময় পরীক্ষা করা হয়।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস

SparseToDense.Options

SparseToDense এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

ধ্রুবক

স্ট্রিং

OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <U>	আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <U TType প্রসারিত করে, T TNumber প্রসারিত করে > SparseToDense <U>	তৈরি করুন ( Scope scope, Operand <T> sparseIndices, Operand <T> outputShape, Operand <U> sparseValues, Operand <U> defaultValue, Options... বিকল্প) একটি নতুন SparseToDense অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <U>	ঘন () `আউটপুট_শেপ` আকৃতির ঘন আউটপুট টেনসর।
স্ট্যাটিক SparseToDense.Options	validateIndices (বুলিয়ান বৈধতাসূচক)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

org.tensorflow.op.RawOp ক্লাস থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
চূড়ান্ত int	হ্যাশকোড ()
অপারেশন	অপ () একটি একক Operation হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।
চূড়ান্ত স্ট্রিং	toString ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশকোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত করুন ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	toString ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

ইন্টারফেস org.tensorflow.op.Op থেকে

বিমূর্ত মৃত্যুদন্ড পরিবেশ	env () এই অপারেটিং সিস্টেম তৈরি করা হয়েছিল সেই এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট ফিরিয়ে দিন।
বিমূর্ত অপারেশন	অপ () একটি একক Operation হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।

ইন্টারফেস org.tensorflow.Operand থেকে

বিমূর্ত আউটপুট <U TType প্রসারিত করে >	আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
বিমূর্ত U TType প্রসারিত করে	টেনসর হিসাবে () এই অপারেন্ডে টেনসর রিটার্ন করে।
বিমূর্ত আকৃতি	আকৃতি () এই অপারেন্ডের Output দ্বারা উল্লেখিত টেনসরের (সম্ভবত আংশিক পরিচিত) আকৃতি প্রদান করে।
বিমূর্ত শ্রেণী<U TType প্রসারিত করে >	প্রকার () এই অপারেন্ডের টেনসরের ধরন প্রদান করে

ইন্টারফেস org.tensorflow.ndarray.Shaped থেকে

বিমূর্ত int	পদমর্যাদা ()
বিমূর্ত আকৃতি	আকৃতি ()
বিমূর্ত দীর্ঘ	আকার () মানের সংখ্যায় এই পাত্রের মোট আকার গণনা করে এবং ফেরত দেয়।

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "SparseToDense"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <U> হিসাবে আউটপুট ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।

সর্বজনীন স্ট্যাটিক SparseToDense <U> তৈরি করুন ( Scope scope, Operand <T> sparseIndices, Operand <T> outputShape, Operand <U> sparseValues, Operand <U> defaultValue, Options... বিকল্প)

একটি নতুন SparseToDense অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
স্পার্স সূচক	0-D, 1-D, বা 2-D। `sparse_indices[i]`-এ সম্পূর্ণ সূচক রয়েছে যেখানে `sparse_values[i]` স্থাপন করা হবে।
আউটপুট আকৃতি	1-ডি. ঘন আউটপুট টেনসরের আকৃতি।
স্পারস ভ্যালুস	1-ডি. `স্পার্স_সূচক`-এর প্রতিটি সারির সাথে সম্পর্কিত মান, বা সমস্ত স্পারস সূচকের জন্য ব্যবহার করা একটি স্কেলার মান।
ডিফল্ট মান	`স্পার্স_ইনডিসেস`-এ নির্দিষ্ট করা নেই এমন সূচকগুলির জন্য স্কেলার মান সেট করা।
বিকল্প	ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

রিটার্নস

• SparseToDense এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <U> ঘন ()

`আউটপুট_শেপ` আকৃতির ঘন আউটপুট টেনসর।

সর্বজনীন স্ট্যাটিক SparseToDense.Options validateIndices (বুলিয়ান বৈধতাসূচক)

পরামিতি

সূচকগুলি যাচাই করুন	যদি সত্য হয়, সূচকগুলিকে নিশ্চিত করার জন্য চেক করা হয় যে সেগুলি আভিধানিক ক্রমে সাজানো হয়েছে এবং কোনও পুনরাবৃত্তি নেই।