टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: SparseReshape

#include <sparse_ops.h>

नए घने आकार में मूल्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए SparseTensor को फिर से आकार देता है।

सारांश

इस ऑपरेशन में एक ही शब्दार्थ है जो प्रतिनिधित्व किए गए घने टेनर पर फेरबदल के समान है। input_indices अनुरोधित new_shape आधार पर पुन: new_shape किया new_shape ।

यदि new_shape का एक घटक विशेष मान -1 है, तो उस आयाम के आकार की गणना की जाती है ताकि कुल घने आकार स्थिर रहे। new_shape अधिकांश एक घटक -1 हो सकते हैं। new_shape द्वारा निहित घने तत्वों की संख्या मूल रूप से input_shape द्वारा निहित घने तत्वों की संख्या के समान होनी चाहिए।

Reshaping SparseTensor में मूल्यों के क्रम को प्रभावित नहीं करता है।

यदि इनपुट टेंसर में R_in और N गैर-रिक्त मान है, और new_shape की लंबाई R_out , तो input_indices का आकार [N, R_in] , input_shape की लंबाई R_in , output_indices का आकार [N, R_out] , और output_shape की लंबाई R_out ।

तर्क:

• गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• input_indices: 2-डी। N x R_in में गैर-खाली मानों के सूचकांकों के साथ N x R_in मैट्रिक्स।
• input_shape: 1-D R_in वेक्टर, SparseTensor के घने आकार के साथ।
• new_shape: 1-डी। अनुरोधित नए घने आकार के साथ R_out वेक्टर।

रिटर्न:

• Output output_indices: 2-D। N x R_out मैट्रिक्स, आउटपुट स्पार्सटेन्सर में गैर-रिक्त मानों के अद्यतन सूचकांकों के साथ।
• Output output_shape: 1-D। आउटपुट स्पार्सटेन्सर के पूरे घने आकार के साथ R_out वेक्टर। यह new_shape के समान है लेकिन किसी भी -1 आयाम के साथ भरा हुआ है।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स
SparseReshape (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_indices, :: tensorflow::Input input_shape, :: tensorflow::Input new_shape)

सार्वजनिक विशेषताएँ
operation	Operation
output_indices	:: tensorflow::Output
output_shape	:: tensorflow::Output

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

output_indices

::tensorflow::Output output_indices

output_shape

::tensorflow::Output output_shape

सार्वजनिक कार्य

SparseReshape

 SparseReshape(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_indices,
  ::tensorflow::Input input_shape,
  ::tensorflow::Input new_shape
)