تدفق التوتر:: العمليات:: إعادة ترتيب متفرق
#include <sparse_ops.h>يعيد ترتيب SparseTensor إلى الترتيب الأساسي للصف الرئيسي.
ملخص
لاحظ أنه وفقًا للاتفاقية، تحافظ جميع العمليات المتفرقة على الترتيب الأساسي مع زيادة عدد الأبعاد. الوقت الوحيد الذي يمكن فيه انتهاك الترتيب هو أثناء المعالجة اليدوية للمؤشرات ومتجهات القيم لإضافة إدخالات.
إعادة الترتيب لا تؤثر على شكل SparseTensor.
إذا كان الموتر يحتوي على قيم غير فارغة من الرتبة R و N ، input_indices لها شكل [N, R] ، وقيم الإدخال لها طول N ، وInput_shape لها طول R
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- مؤشرات الإدخال: 2-D. مصفوفة
N x Rمع مؤشرات القيم غير الفارغة في SparseTensor، وربما ليس بالترتيب المتعارف عليه. - قيم الإدخال: 1-د.
Nقيم غير فارغة تتوافق معinput_indices. - input_shape: 1-D. شكل الإدخال SparseTensor.
العوائد:
-
Outputالإخراج: 2-D. مصفوفةN x Rلها نفس المؤشرات مثل input_indices، ولكن بترتيب رئيسي للصفوف الأساسية. - قيم إخراج
Output: 1-D.Nقيم غير فارغة تتوافق معoutput_indices.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
SparseReorder (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_indices, :: tensorflow::Input input_values, :: tensorflow::Input input_shape) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
output_indices | |
output_values | |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
input_indices
::tensorflow::Output output_indices
input_values
::tensorflow::Output output_values
الوظائف العامة
إعادة ترتيب متفرق
SparseReorder( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input_indices, ::tensorflow::Input input_values, ::tensorflow::Input input_shape )
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::SparseReorder Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseReorder\n==============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nReorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.\n\nSummary\n-------\n\nNote that by convention, all sparse ops preserve the canonical ordering along increasing dimension number. The only time ordering can be violated is during manual manipulation of the indices and values vectors to add entries.\n\nReordering does not affect the shape of the SparseTensor.\n\nIf the tensor has rank `R` and `N` non-empty values, `input_indices` has shape `[N, R]`, input_values has length `N`, and input_shape has length `R`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input_indices: 2-D. `N x R` matrix with the indices of non-empty values in a SparseTensor, possibly not in canonical ordering.\n- input_values: 1-D. `N` non-empty values corresponding to `input_indices`.\n- input_shape: 1-D. Shape of the 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. `N x R` matrix with the same indices as input_indices, but in canonical row-major ordering.\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: 1-D. `N` non-empty values corresponding to `output_indices`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseReorder](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reorder_1aafcce71e6de3ad9b8ce9618fe3b636a0)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_shape)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reorder_1adbdca22d516880fc4093b79caf22bad3) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reorder_1af583efc1f49452eefa81d966158fd3b6) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reorder_1ad573d2b883ff9fa37df6b1ae4bc4ec18) | `::`[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_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseReorder\n\n```gdscript\n SparseReorder(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input_indices,\n ::tensorflow::Input input_values,\n ::tensorflow::Input input_shape\n)\n```"]]