tensorflow:: אופס:: SparseConcat
#include <sparse_ops.h> משרשרת רשימה של SparseTensor לאורך הממד שצוין.
תַקצִיר
השרשור הוא ביחס לגרסאות הצפופות של הטנזורים הדלילים הללו. ההנחה היא שכל קלט הוא SparseTensor שהאלמנטים שלו מסודרים לפי מספר ממד הולך וגדל.
כל צורות התשומות חייבות להתאים, למעט הממד המרוכז. רשימות indices , values shapes חייבות להיות באותו אורך.
צורת הפלט זהה לזו של התשומות, למעט לאורך הממד המחובר, שבו הוא סכום הגדלים של התשומות לאורך הממד הזה.
רכיבי הפלט יינקטו כדי לשמר את סדר המיון לאורך מספר ממד הולך וגדל.
פעולה זו פועלת בזמן O(M log M) , כאשר M הוא המספר הכולל של ערכים לא ריקים על פני כל התשומות. זה נובע מהצורך במיון פנימי על מנת לשרשר ביעילות על פני מימד שרירותי.
לדוגמה, אם concat_dim = 1 והכניסות הן
sp_inputs[0]: shape = [2, 3] [0, 2]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c" sp_inputs[1]: shape = [2, 4] [0, 1]: "d" [0, 2]: "e"
אז הפלט יהיה
shape = [2, 7] [0, 2]: "a" [0, 4]: "d" [0, 5]: "e" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
מבחינה גרפית זה שווה ערך לעשייה
[ a] concat [ d e ] = [ a d e ] [b c ] [ ] [b c ]
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- מדדים: 2-D. מדדים של כל קלט
SparseTensor. - ערכים: 1-D. ערכים לא ריקים של כל
SparseTensor. - צורות: 1-D. צורות של כל
SparseTensor. - concat_dim: ממד לשרשור. חייב להיות בטווח [-rank, rank), כאשר דירוג הוא מספר הממדים בכל קלט
SparseTensor.
החזרות:
-
Outputפלט_מדדים: 2-D. מדדים שלSparseTensorהמשורשר. -
Outputoutput_values: 1-D. ערכים לא ריקים שלSparseTensorהמשורשר . -
Outputoutput_shape: 1-D. צורת ה-SparseTensorהמשורשר.
בנאים והורסים | |
|---|---|
SparseConcat (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList indices, :: tensorflow::InputList values, :: tensorflow::InputList shapes, int64 concat_dim) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
output_indexe
::tensorflow::Output output_indices
output_shape
::tensorflow::Output output_shape
output_values
::tensorflow::Output output_values
תפקידים ציבוריים
SparseConcat
SparseConcat( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::InputList indices, ::tensorflow::InputList values, ::tensorflow::InputList shapes, int64 concat_dim )
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseConcat Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseConcat\n=============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nConcatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension.\n\nSummary\n-------\n\nConcatenation is with respect to the dense versions of these sparse tensors. It is assumed that each input is a `SparseTensor` whose elements are ordered along increasing dimension number.\n\n[All](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/all#classtensorflow_1_1ops_1_1_all) inputs' shapes must match, except for the concat dimension. The `indices`, `values`, and `shapes` lists must have the same length.\n\nThe output shape is identical to the inputs', except along the concat dimension, where it is the sum of the inputs' sizes along that dimension.\n\nThe output elements will be resorted to preserve the sort order along increasing dimension number.\n\nThis op runs in `O(M log M)` time, where `M` is the total number of non-empty values across all inputs. This is due to the need for an internal sort in order to concatenate efficiently across an arbitrary dimension.\n\nFor example, if `concat_dim = 1` and the inputs are \n\n```scdoc\nsp_inputs[0]: shape = [2, 3]\n[0, 2]: \"a\"\n[1, 0]: \"b\"\n[1, 1]: \"c\"\n\nsp_inputs[1]: shape = [2, 4]\n[0, 1]: \"d\"\n[0, 2]: \"e\"\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nthen the output will be \n\n```text\nshape = [2, 7]\n[0, 2]: \"a\"\n[0, 4]: \"d\"\n[0, 5]: \"e\"\n[1, 0]: \"b\"\n[1, 1]: \"c\"\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nGraphically this is equivalent to doing \n\n```ini\n[ a] concat [ d e ] = [ a d e ]\n[b c ] [ ] [b c ]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- indices: 2-D. Indices of each input `SparseTensor`.\n- values: 1-D. Non-empty values of each `SparseTensor`.\n- shapes: 1-D. Shapes of each `SparseTensor`.\n- concat_dim: Dimension to concatenate along. Must be in range \\[-rank, rank), where rank is the number of dimensions in each input `SparseTensor`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_indices: 2-D. Indices of the concatenated `SparseTensor`.\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: 1-D. Non-empty values of the concatenated `SparseTensor`.\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_shape: 1-D. Shape of the concatenated `SparseTensor`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseConcat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1a50aa275ec5a88496fd4e99f0f1003616)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` indices, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` values, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` shapes, int64 concat_dim)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1a8db5a398751bcf0e460c5032ae1ab292) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1a79b9cef174b8488e90f52907d6d64a0f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1ae3130991367ac10382b9a6a310b1eff5) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1a626bd96bc86fb8ecddbd8cbb7a6828cf) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/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\n### output_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseConcat\n\n```gdscript\n SparseConcat(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::InputList indices,\n ::tensorflow::InputList values,\n ::tensorflow::InputList shapes,\n int64 concat_dim\n)\n```"]]