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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: विरलपुनर्क्रमण
#include <sparse_ops.h> SparseTensor को विहित, पंक्ति-प्रमुख क्रम में पुन: व्यवस्थित करता है।
सारांश
ध्यान दें कि परंपरा के अनुसार, सभी विरल ऑप्स बढ़ती आयाम संख्या के साथ विहित क्रम को संरक्षित करते हैं। ऑर्डर का उल्लंघन केवल प्रविष्टियों को जोड़ने के लिए सूचकांकों और मान वैक्टरों के मैन्युअल हेरफेर के दौरान किया जा सकता है।
पुन: व्यवस्थित करने से SparseTensor का आकार प्रभावित नहीं होता है।
यदि टेंसर में रैंक R और N गैर-रिक्त मान हैं, तो input_indices का आकार [N, R] है, इनपुट_वैल्यू की लंबाई N है, और इनपुट_शेप की लंबाई R है।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- इनपुट_सूचकांक: 2-डी। SparseTensor में गैर-रिक्त मानों के सूचकांक के साथ
N x R मैट्रिक्स, संभवतः विहित क्रम में नहीं। - इनपुट_मान: 1-डी.
input_indices के अनुरूप N गैर-रिक्त मान। - इनपुट_आकार: 1-डी. इनपुट SparseTensor का आकार।
रिटर्न:
-
Output आउटपुट_इंडिसेस: 2-डी। N x R मैट्रिक्स, इनपुट_इंडिसेस के समान सूचकांकों के साथ, लेकिन विहित पंक्ति-प्रमुख क्रम में। -
Output आउटपुट_मान: 1-डी। output_indices के अनुरूप N गैर-रिक्त मान।
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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```"]]
