تدفق التوتر:: العمليات:: إعادة تشكيل متفرق
#include <sparse_ops.h>يعيد تشكيل SparseTensor لتمثيل القيم في شكل كثيف جديد.
ملخص
هذه العملية لها نفس دلالات إعادة التشكيل على الموتر الكثيف الممثل. تتم إعادة حساب input_indices بناءً على new_shape المطلوب.
إذا كان أحد مكونات new_shape هو القيمة الخاصة -1، فسيتم حساب حجم ذلك البعد بحيث يظل إجمالي الحجم الكثيف ثابتًا. يمكن أن يكون أحد مكونات new_shape على الأكثر هو -1. يجب أن يكون عدد العناصر الكثيفة التي يتضمنها new_shape هو نفس عدد العناصر الكثيفة التي يتضمنها input_shape في الأصل.
لا تؤثر إعادة التشكيل على ترتيب القيم في SparseTensor.
إذا كان موتر الإدخال له قيم غير فارغة من الرتبة R_in و N ، وكان new_shape له طول R_out ، فإن input_indices له شكل [N, R_in] ، input_shape له طول R_in ، output_indices له شكل [N, R_out] ، و output_shape له طول R_out .
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- مؤشرات الإدخال: 2-D. مصفوفة
N x R_inمع مؤشرات القيم غير الفارغة في SparseTensor. - input_shape: 1-D.
R_inمتجه مع شكل SparseTensor الكثيف للإدخال. - new_shape: 1-د. متجه
R_outبالشكل الكثيف الجديد المطلوب.
العوائد:
-
Outputالإخراج: 2-D. مصفوفةN x R_outمع المؤشرات المحدثة للقيم غير الفارغة في مخرجات SparseTensor. - شكل
Output: 1-D. متجهR_outذو الشكل الكثيف الكامل لمخرجات SparseTensor. هذا هو نفسnew_shapeولكن مع ملء أي أبعاد -1.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
SparseReshape (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_indices, :: tensorflow::Input input_shape, :: tensorflow::Input new_shape) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
input_indices
::tensorflow::Output output_indices
input_shape
::tensorflow::Output output_shape
الوظائف العامة
إعادة تشكيل متفرقة
SparseReshape( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input_indices, ::tensorflow::Input input_shape, ::tensorflow::Input new_shape )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseReshape Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseReshape\n==============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nReshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.\n\nSummary\n-------\n\nThis operation has the same semantics as reshape on the represented dense tensor. The `input_indices` are recomputed based on the requested `new_shape`.\n\nIf one component of `new_shape` is the special value -1, the size of that dimension is computed so that the total dense size remains constant. At most one component of `new_shape` can be -1. The number of dense elements implied by `new_shape` must be the same as the number of dense elements originally implied by `input_shape`.\n\nReshaping does not affect the order of values in the SparseTensor.\n\nIf the input tensor has rank `R_in` and `N` non-empty values, and `new_shape` has length `R_out`, then `input_indices` has shape `[N, R_in]`, `input_shape` has length `R_in`, `output_indices` has shape `[N, R_out]`, and `output_shape` has length `R_out`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input_indices: 2-D. `N x R_in` matrix with the indices of non-empty values in a SparseTensor.\n- input_shape: 1-D. `R_in` vector with the input SparseTensor's dense shape.\n- new_shape: 1-D. `R_out` vector with the requested new dense shape.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_indices: 2-D. `N x R_out` matrix with the updated indices of non-empty values in the output SparseTensor.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_shape: 1-D. `R_out` vector with the full dense shape of the output SparseTensor. This is the same as `new_shape` but with any -1 dimensions filled in.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseReshape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reshape_1a57501c2498594b147ac9bb4b371ab2ef)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` new_shape)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reshape_1a19240d0378428b2bf0b30ef7badcea50) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reshape_1a3c4d3f0b4883e4bacc4c3ba450e72431) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reshape_1a93b02c760fe2a4ea9a8495f1f8151c51) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_indices\n``` \n\n### output_shape\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_shape\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseReshape\n\n```gdscript\n SparseReshape(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input_indices,\n ::tensorflow::Input input_shape,\n ::tensorflow::Input new_shape\n)\n```"]]