จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: เบาบางเรียงลำดับ
#include <sparse_ops.h> เรียงลำดับ SparseTensor ใหม่ให้เป็นการเรียงลำดับแถวหลักตามรูปแบบบัญญัติ
สรุป
โปรดทราบว่าตามแบบแผนแล้ว ตัวเลือกแบบกระจัดกระจายทั้งหมดจะรักษาลำดับตามรูปแบบบัญญัติตามหมายเลขมิติที่เพิ่มขึ้น ครั้งเดียวที่สามารถละเมิดลำดับได้คือในระหว่างการจัดการดัชนีและเวกเตอร์ค่าเพื่อเพิ่มรายการด้วยตนเอง
การเรียงลำดับใหม่จะไม่ส่งผลต่อรูปร่างของ SparseTensor
หากเมตริกซ์มีค่าไม่ว่างในลำดับ R และ N input_indices จะมีรูปร่าง [N, R] , input_values มีความยาว N และ input_shape มีความยาว R
ข้อโต้แย้ง:
- ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
- input_indices: 2-D เมทริกซ์
N x R พร้อมดัชนีของค่าที่ไม่ว่างเปล่าใน SparseTensor อาจไม่อยู่ในลำดับตามรูปแบบบัญญัติ - input_values: 1-D
N ค่าที่ไม่ว่างซึ่งสอดคล้องกับ input_indices - input_shape: 1-D รูปร่างของอินพุต SparseTensor
ผลตอบแทน:
-
Output output_indices: 2-D เมทริกซ์ N x R ที่มีดัชนีเดียวกันกับ input_indices แต่อยู่ในลำดับแถวหลักตามรูปแบบบัญญัติ -
Output ท output_values: 1-D N ค่าที่ไม่ว่างซึ่งสอดคล้องกับ output_indices
คุณลักษณะสาธารณะ
งานสาธารณะ
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 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```"]]
