Mantieni tutto organizzato con le raccolte
Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.
tensoreflusso:: ops:: SparseReorder
#include <sparse_ops.h>
Riordina un SparseTensor nell'ordinamento canonico, riga maggiore.
Riepilogo
Si noti che per convenzione, tutte le operazioni sparse preservano l'ordinamento canonico lungo il numero di dimensione crescente. L'unico ordinamento temporale che può essere violato è durante la manipolazione manuale degli indici e dei vettori dei valori per aggiungere voci.
Il riordino non influisce sulla forma dello SparseTensor.
Se il tensore ha rango R
e N
valori non vuoti, input_indices
ha forma [N, R]
, input_values ha lunghezza N
e input_shape ha lunghezza R
.
Argomenti:
- scope: un oggetto Scope
- input_indices: 2-D. Matrice
N x R
con gli indici dei valori non vuoti in uno SparseTensor, possibilmente non in ordinamento canonico. - valori_input: 1-D.
N
valori non vuoti corrispondenti a input_indices
. - forma_input: 1-D. Forma dello SparseTensor in ingresso.
Resi:
-
Output
output_indices: 2-D. Matrice N x R
con gli stessi indici di input_indices, ma nell'ordinamento canonico della riga principale. -
Output
valori_output: 1-D. N
valori non vuoti corrispondenti a output_indices
.
Attributi pubblici
Funzioni pubbliche
Salvo quando diversamente specificato, i contenuti di questa pagina sono concessi in base alla licenza Creative Commons Attribution 4.0, mentre gli esempi di codice sono concessi in base alla licenza Apache 2.0. Per ulteriori dettagli, consulta le norme del sito di Google Developers. Java è un marchio registrato di Oracle e/o delle sue consociate.
Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC."],[],[],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```"]]