Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Định hình lại thưa thớt
#include <sparse_ops.h> Định hình lại SparseTensor để thể hiện các giá trị ở dạng dày đặc mới.
Bản tóm tắt
Hoạt động này có ngữ nghĩa tương tự như việc định hình lại trên tensor dày đặc được biểu diễn. input_indices được tính toán lại dựa trên new_shape được yêu cầu.
Nếu một thành phần của new_shape là giá trị đặc biệt -1, thì kích thước của thứ nguyên đó sẽ được tính sao cho tổng kích thước dày đặc không đổi. Nhiều nhất một thành phần của new_shape có thể là -1. Số lượng phần tử dày đặc được ngụ ý bởi new_shape phải giống với số lượng phần tử dày đặc được ngụ ý ban đầu bởi input_shape .
Việc định hình lại không ảnh hưởng đến thứ tự các giá trị trong SparseTensor.
Nếu tenxơ đầu vào có thứ hạng R_in và N giá trị không trống và new_shape có độ dài R_out thì input_indices có hình dạng [N, R_in] , input_shape có độ dài R_in , output_indices có hình dạng [N, R_out] và output_shape có độ dài R_out .
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- đầu vào_chỉ số: 2-D. Ma trận
N x R_in với chỉ số của các giá trị không trống trong SparseTensor. - đầu vào_hình dạng: 1-D. Vectơ
R_in có hình dạng dày đặc của SparseTensor đầu vào. - new_shape: 1-D. Vectơ
R_out có hình dạng dày đặc mới được yêu cầu.
Trả về:
-
Output ra_chỉ số đầu ra: 2-D. Ma trận N x R_out với các chỉ số được cập nhật của các giá trị không trống trong SparseTensor đầu ra. -
Output đầu ra_shape: 1-D. Vectơ R_out có hình dạng dày đặc đầy đủ của SparseTensor đầu ra. Điều này giống như new_shape nhưng được điền vào bất kỳ kích thước -1 nào.
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],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/r2.0/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/r2.0/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/r2.0/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/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)` input_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/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/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reshape_1a3c4d3f0b4883e4bacc4c3ba450e72431) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reshape_1a93b02c760fe2a4ea9a8495f1f8151c51) | `::`[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\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```"]]
