সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseConcat
#include <sparse_ops.h> নির্দিষ্ট মাত্রা বরাবর SparseTensor এর একটি তালিকা সংযুক্ত করে।
সারাংশ
এই বিক্ষিপ্ত টেনসরগুলির ঘন সংস্করণগুলির সাথে সংযোগ করা হয়। এটা ধরে নেওয়া হয় যে প্রতিটি ইনপুট হল একটি SparseTensor যার উপাদানগুলি ক্রমবর্ধমান মাত্রা সংখ্যার সাথে অর্ডার করা হয়।
কনক্যাট ডাইমেনশন ব্যতীত সমস্ত ইনপুটের আকার অবশ্যই মেলে। indices , values এবং shapes তালিকার দৈর্ঘ্য একই হতে হবে।
আউটপুট আকারটি ইনপুটগুলির সাথে অভিন্ন, কনক্যাট মাত্রা ব্যতীত, যেখানে এটি সেই মাত্রা বরাবর ইনপুটগুলির আকারের সমষ্টি৷
আউটপুট উপাদান ক্রমবর্ধমান মাত্রা সংখ্যা সহ বাছাই ক্রম সংরক্ষণের জন্য অবলম্বন করা হবে.
এই অপটি O(M log M) সময়ে চলে, যেখানে M হল সমস্ত ইনপুট জুড়ে অ-খালি মানের মোট সংখ্যা। এটি একটি নির্বিচারে মাত্রা জুড়ে দক্ষতার সাথে সংযুক্ত করার জন্য একটি অভ্যন্তরীণ সাজানোর প্রয়োজনের কারণে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি concat_dim = 1 এবং ইনপুট হয়
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"
তাহলে আউটপুট হবে
shape = [2, 7]
[0, 2]: "a"
[0, 4]: "d"
[0, 5]: "e"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"
গ্রাফিকভাবে এটি করার সমতুল্য
[ a] concat [ d e ] = [ a d e ]
[b c ] [ ] [b c ]
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- সূচক: 2-ডি। প্রতিটি ইনপুট
SparseTensor সূচক। - মান: 1-ডি। প্রতিটি
SparseTensor অ-খালি মান। - আকার: 1-ডি। প্রতিটি
SparseTensor আকার। - concat_dim: সাথে সংযুক্ত করার জন্য মাত্রা। পরিসরে হতে হবে [-র্যাঙ্ক, র্যাঙ্ক), যেখানে র্যাঙ্ক হল প্রতিটি ইনপুট
SparseTensor মাত্রার সংখ্যা।
রিটার্ন:
-
Output আউটপুট_সূচক: 2-ডি। সংযুক্ত SparseTensor সূচক। -
Output output_values: 1-D. সংযুক্ত SparseTensor অ-খালি মান। -
Output output_shape: 1-D. সংযুক্ত SparseTensor আকৃতি।
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],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/r2.1/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/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_indices: 2-D. Indices of the concatenated `SparseTensor`.\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: 1-D. Non-empty values of the concatenated `SparseTensor`.\n- [Output](/versions/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` indices, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` values, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1a79b9cef174b8488e90f52907d6d64a0f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1ae3130991367ac10382b9a6a310b1eff5) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1a626bd96bc86fb8ecddbd8cbb7a6828cf) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/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```"]]
