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텐서플로우:: 작전:: SparseReorder
#include <sparse_ops.h> SparseTensor를 표준 행 우선 순서로 재정렬합니다.
요약
관례적으로 모든 희소 연산은 차원 수가 증가함에 따라 표준 순서를 유지합니다. 시간 순서를 위반할 수 있는 유일한 경우는 항목을 추가하기 위해 인덱스 및 값 벡터를 수동으로 조작하는 동안입니다.
재정렬은 SparseTensor의 모양에 영향을 주지 않습니다.
텐서에 순위 R 과 N 개의 비어 있지 않은 값이 있는 경우 input_indices 의 모양은 [N, R] 이고 input_values의 길이는 N 이며 input_shape의 길이는 R 입니다.
인수:
- 범위: 범위 개체
- input_indices: 2-D. SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는
N x R 행렬(표준 순서가 아닐 수 있음) - 입력_값: 1-D.
input_indices 에 해당하는 N 개의 비어 있지 않은 값. - input_shape: 1-D. 입력 SparseTensor의 모양입니다.
보고:
-
Output 출력_인덱스: 2-D. input_indices와 동일한 인덱스를 갖는 N x R 행렬이지만 표준 행 우선 순서를 따릅니다. -
Output 출력_값: 1-D. output_indices 에 해당하는 N 개의 비어 있지 않은 값.
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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```"]]
