2 つの `SparseTensor` 入力の最後の次元に沿ってセット演算を適用します。
「set_operation」の値については、「SetOperationOp::SetOperationFromContext」を参照してください。
`validate_indices` が `True` の場合、`sparse.SparseToSparseSetOperation` は `set1` と `set2` インデックスの順序と範囲を検証します。
入力 `set1` は、`set1_indices`、`set1_values`、および `set1_shape` で表される `SparseTensor` です。 `n` にランク付けされた `set1` の場合、最初の `n-1` 次元は `set2` と同じでなければなりません。ディメンション「n」にはセット内の値が含まれており、重複は許可されますが無視されます。
入力 `set2` は、`set2_indices`、`set2_values`、および `set2_shape` で表される `SparseTensor` です。 `n` にランク付けされた `set2` の場合、最初の `n-1` 次元は `set1` と同じでなければなりません。ディメンション「n」にはセット内の値が含まれており、重複は許可されますが無視されます。
`validate_indices` が `True` の場合、この操作は `set1` と `set2` インデックスの順序と範囲を検証します。
出力 `result` は、`result_indices`、`result_values`、および `result_shape` で表される `SparseTensor` です。 `n` ランクの `set1` および `set2` の場合、これはランク `n` と、`set1` および `set2` と同じ 1 番目の `n-1` 次元を持ちます。 `nth` 次元には、`set` の対応する `[0...n-1]` 次元に適用された `set_operation` の結果が含まれます。
ネストされたクラス
| クラス | SparseToSparseSetOperation.Options | SparseToSparseSetOperationのオプションの属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| static <T extends TType > SparseToSparseSetOperation <T> | |
| 出力< TInt64 > | 結果インデックス() 「SparseTensor」の 2D インデックス。 |
| 出力< TInt64 > | 結果の形状() `SparseTensor` の 1D `Tensor` 形状。 |
| 出力<T> | 結果値() `SparseTensor` の 1D 値。 |
| 静的SparseToSparseSetOperation.Options | validateIndices (ブール値の validateIndices) |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
パブリックメソッド
public static SparseToSparseSetOperation <T> create ( Scopescope , Operand < TInt64 > set1Indices, Operand <T> set1Values, Operand < TInt64 > set1Shape, Operand < TInt64 > set2Indices, Operand <T> set2Values, Operand < TInt64 > set2Shape, String setOperation,オプション...オプション)
新しい SparseToSparseSetOperation オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| set1インデックス | 2D `Tensor`、`SparseTensor` のインデックス。行優先の順序である必要があります。 |
| set1Values | 1D `Tensor`、`SparseTensor` の値。行優先の順序である必要があります。 |
| セット1形状 | 1D `Tensor`、`SparseTensor` の形状。 `set1_shape[0...n-1]` は `set2_shape[0...n-1]` と同じでなければなりません。`set1_shape[n]` は `0...n-1 にわたる最大セット サイズです。 ` 寸法。 |
| set2インデックス | 2D `Tensor`、`SparseTensor` のインデックス。行優先の順序である必要があります。 |
| set2Values | 1D `Tensor`、`SparseTensor` の値。行優先の順序である必要があります。 |
| セット2シェイプ | 1D `Tensor`、`SparseTensor` の形状。 `set2_shape[0...n-1]` は `set1_shape[0...n-1]` と同じでなければなりません。`set2_shape[n]` は `0...n-1 にわたる最大セット サイズです。 ` 寸法。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- SparseToSparseSetOperation の新しいインスタンス
public Output < TInt64 > resultShape ()
`SparseTensor` の 1D `Tensor` 形状。 `result_shape[0...n-1]` は、`set1` および `set2` の最初の `n-1` 次元と同じです。 `result_shape[n]` は、すべての `0 にわたる結果セットの最大サイズです。 ..n-1` 次元。