تدفق التوتر:: العمليات:: صفوف متفرقة
#include <sparse_ops.h> يملأ الصفوف الفارغة في المدخلات SparseTensor ثنائية الأبعاد بقيمة افتراضية.
ملخص
يتم تمثيل المدخلات SparseTensor عبر مجموعة من المدخلات ( indices ، values ، dense_shape ). يحتوي الناتج SparseTensor على نفس dense_shape ولكن مع مؤشرات output_indices وقيم output_values .
تقوم هذه العملية بإدراج إدخال واحد لكل صف لا يحتوي على أي قيم. يتم إنشاء الفهرس كـ [row, 0, ..., 0] والقيمة المدرجة هي default_value .
على سبيل المثال، لنفترض أن sp_input له شكل [5, 6] وقيم غير فارغة:
[0, 1]: a [0, 3]: b [2, 0]: c [3, 1]: d
الصفان 1 و 4 فارغان، لذا سيكون الناتج بالشكل [5, 6] مع القيم:
[0, 1]: a [0, 3]: b [1, 0]: default_value [2, 0]: c [3, 1]: d [4, 0]: default_value
سيكون الناتج SparseTensor بترتيب الصف الرئيسي وسيكون له نفس شكل الإدخال.
تقوم هذه العملية أيضًا بإرجاع متجه المؤشر على شكل [dense_shape[0]] على هذا النحو
empty_row_indicator[i] = True iff row i was an empty row.
ومتجه خريطة الفهرس العكسي على شكل [indices.shape[0]] الذي يتم استخدامه أثناء الانتشار العكسي،
reverse_index_map[j] = out_j s.t. indices[j, :] == output_indices[out_j, :]
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- المؤشرات: 2-د. مؤشرات الموتر المتناثر.
- القيم: 1-د. قيم الموتر المتناثر.
- كثيف_الشكل: 1-د. شكل الموتر المتناثر.
- default_value: 0-D. القيمة الافتراضية التي سيتم إدراجها في الموقع
[row, 0, ..., 0]للصفوف المفقودة من موتر الإدخال المتناثر. مؤشرات الإخراج: 2-D. مؤشرات الموتر المتناثر المملوء.
العوائد:
- مؤشرات الإخراج
Output - قيم إخراج
Output: 1-D. قيم الموتر المتناثر المملوء. -
Outputالفارغ_صف_المؤشر: 1-د. ما إذا كان الصف الكثيف مفقودًا في موتر الإدخال المتناثر. -
Outputخريطة_الفهرس العكسي: 1-د. خريطة من مؤشرات المدخلات إلى مؤشرات المخرجات.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
SparseFillEmptyRows (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input values, :: tensorflow::Input dense_shape, :: tensorflow::Input default_value) |
الصفات العامة | |
|---|---|
empty_row_indicator | |
operation | |
output_indices | |
output_values | |
reverse_index_map | |
الصفات العامة
empty_row_indicator
::tensorflow::Output empty_row_indicator
عملية
Operation operation
input_indices
::tensorflow::Output output_indices
input_values
::tensorflow::Output output_values
Reverse_index_map
::tensorflow::Output reverse_index_map
الوظائف العامة
صفوف متفرقة
SparseFillEmptyRows( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input values, ::tensorflow::Input dense_shape, ::tensorflow::Input default_value )
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: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseFillEmptyRows Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseFillEmptyRows\n====================================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nFills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value.\n\nSummary\n-------\n\nThe input `SparseTensor` is represented via the tuple of inputs (`indices`, `values`, `dense_shape`). The output `SparseTensor` has the same `dense_shape` but with indices `output_indices` and values `output_values`.\n\nThis op inserts a single entry for every row that doesn't have any values. The index is created as `[row, 0, ..., 0]` and the inserted value is `default_value`.\n\nFor example, suppose `sp_input` has shape `[5, 6]` and non-empty values: \n\n```text\n[0, 1]: a\n[0, 3]: b\n[2, 0]: c\n[3, 1]: d\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nRows 1 and 4 are empty, so the output will be of shape `[5, 6]` with values: \n\n```scdoc\n[0, 1]: a\n[0, 3]: b\n[1, 0]: default_value\n[2, 0]: c\n[3, 1]: d\n[4, 0]: default_value\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe output `SparseTensor` will be in row-major order and will have the same shape as the input.\n\nThis op also returns an indicator vector shaped `[dense_shape[0]]` such that \n\n```transact-sql\nempty_row_indicator[i] = True iff row i was an empty row.\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nAnd a reverse index map vector shaped `[indices.shape[0]]` that is used during backpropagation, \n\n```transact-sql\nreverse_index_map[j] = out_j s.t. indices[j, :] == output_indices[out_j, :]\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. the indices of the sparse tensor.\n- values: 1-D. the values of the sparse tensor.\n- dense_shape: 1-D. the shape of the sparse tensor.\n- default_value: 0-D. default value to insert into location `[row, 0, ..., 0]` for rows missing from the input sparse tensor. output indices: 2-D. the indices of the filled sparse tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_indices\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: 1-D. the values of the filled sparse tensor.\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) empty_row_indicator: 1-D. whether the dense row was missing in the input sparse tensor.\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) reverse_index_map: 1-D. a map from the input indices to the output indices.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseFillEmptyRows](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_fill_empty_rows_1a879e72f00ec2907ae24319568619e724)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` dense_shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` default_value)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [empty_row_indicator](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_fill_empty_rows_1adb1b94f12679619031e52393d4dde736) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_fill_empty_rows_1a904fc23a9366dfb3edb6e9ce97f51176) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_fill_empty_rows_1a2e77eb808d738a81625bc66d14e269c2) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_fill_empty_rows_1a050f6a03931adf4b1fe9fe0933537d4f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [reverse_index_map](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_fill_empty_rows_1af0519edc8137614dd36f96f10ed6e4ef) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### empty_row_indicator\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output empty_row_indicator\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_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_values\n``` \n\n### reverse_index_map\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output reverse_index_map\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseFillEmptyRows\n\n```gdscript\n SparseFillEmptyRows(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input values,\n ::tensorflow::Input dense_shape,\n ::tensorflow::Input default_value\n)\n```"]]