TakeManySparseFromTensorsMap

kelas akhir publik TakeManySparseFromTensorsMap

Baca `SparseTensors` dari `SparseTensorsMap` dan gabungkan keduanya.

Input `sparse_handles` harus berupa matriks `int64` dengan bentuk `[N, 1]` dengan `N` adalah ukuran minibatch dan barisnya sesuai dengan handle output `AddSparseToTensorsMap` atau `AddManySparseToTensorsMap`. Peringkat objek `SparseTensor` asli yang masuk ke operasi masukan yang diberikan semuanya harus cocok. Ketika `SparseTensor` terakhir dibuat, peringkatnya satu lebih tinggi daripada peringkat objek `SparseTensor` yang masuk (objek-objek tersebut telah digabungkan sepanjang dimensi baris baru di sebelah kiri).

Nilai bentuk objek `SparseTensor` keluaran untuk semua dimensi tetapi yang pertama adalah nilai maksimal seluruh nilai bentuk objek `SparseTensor` masukan untuk dimensi yang sesuai. Nilai bentuk pertamanya adalah `N`, ukuran minibatch.

Indeks objek `SparseTensor` masukan diasumsikan diurutkan dalam urutan leksikografis standar. Jika tidak demikian, setelah langkah ini jalankan `SparseReorder` untuk memulihkan pengurutan indeks.

Misalnya, jika pengendali mewakili masukan, yang merupakan matriks `[2, 3]` yang mewakili dua objek `SparseTensor` asli:

index = [ 0]
             [10]
             [20]
     values = [1, 2, 3]
     shape = [50]
 

Dan

index = [ 2]
             [10]
     values = [4, 5]
     shape = [30]
 

maka `SparseTensor` terakhirnya adalah:

index = [0  0]
             [0 10]
             [0 20]
             [1  2]
             [1 10]
     values = [1, 2, 3, 4, 5]
     shape = [2 50]
 

Kelas Bersarang

kelas

AmbilManySparseFromTensorsMap.Options

Atribut opsional untuk TakeManySparseFromTensorsMap

Konstanta

Rangkaian

OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

TakeManySparseFromTensorsMap.Options statis	wadah (wadah string)
statis <T memperluas TType > TakeManySparseFromTensorsMap <T>	buat ( Lingkup lingkup , Operan < TInt64 > sparseHandles, Kelas<T> dtype, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi TakeManySparseFromTensorsMap baru.
TakeManySparseFromTensorsMap.Options statis	Nama Bersama (String Nama Bersama)
Keluaran < TInt64 >	indeks jarang () 2-D.
Keluaran < TInt64 >	Bentuk jarang () 1-D.
Keluaran <T>	nilai jarang () 1-D.

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	beri tahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "TakeManySparseFromTensorsMap"

Metode Publik

wadah TakeManySparseFromTensorsMap.Options statis publik (wadah string)

Parameter

wadah	Nama kontainer untuk `SparseTensorsMap` dibaca oleh operasi ini.

public static TakeManySparseFromTensorsMap <T> buat ( Lingkup cakupan , Operan < TInt64 > sparseHandles, Kelas<T> dtype, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi TakeManySparseFromTensorsMap baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
pegangan jarang	1-D, Objek `SparseTensor` berseri `N`. Bentuk: `[N]`.
tipe	`dtype` dari objek `SparseTensor` yang disimpan di `SparseTensorsMap`.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru dari TakeManySparseFromTensorsMap

publik statis TakeManySparseFromTensorsMap.Options sharedName (String sharedName)

Parameter

nama bersama	Nama bersama untuk `SparseTensorsMap` dibaca oleh operasi ini. Tidak boleh kosong; sebaiknya gunakan `shared_name` atau nama Operasi unik dari Operasi yang membuat `SparseTensorsMap` asli.

Output publik < TInt64 > sparseIndices ()

2-D. `Indeks` dari minibatch `SparseTensor`.

Keluaran publik < TInt64 > sparseShape ()

1-D. `Bentuk` minibatch `SparseTensor`.

Output publik <T> sparseValues ​​()

1-D. `Nilai` dari minibatch `SparseTensor`.