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flujo tensor:: operaciones:: SparseReshape
#include <sparse_ops.h> Cambia la forma de un SparseTensor para representar valores en una nueva forma densa.
Resumen
Esta operación tiene la misma semántica que remodelar el tensor denso representado. Los input_indices se vuelven a calcular en función de la new_shape solicitada.
Si un componente de new_shape tiene el valor especial -1, el tamaño de esa dimensión se calcula de modo que el tamaño denso total permanezca constante. Como máximo, un componente de new_shape puede ser -1. La cantidad de elementos densos implícita en new_shape debe ser la misma que la cantidad de elementos densos originalmente implícita en input_shape .
La remodelación no afecta el orden de los valores en SparseTensor.
Si el tensor de entrada tiene rango R_in y N valores no vacíos, y new_shape tiene longitud R_out , entonces input_indices tiene forma [N, R_in] , input_shape tiene longitud R_in , output_indices tiene forma [N, R_out] y output_shape tiene longitud R_out .
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- índices_entrada: 2-D. Matriz
N x R_in con los índices de valores no vacíos en un SparseTensor. - forma_entrada: 1-D. Vector
R_in con la forma densa del SparseTensor de entrada. - nueva_forma: 1-D. Vector
R_out con la nueva forma densa solicitada.
Devoluciones:
-
Output índices_salida: 2-D. Matriz N x R_out con los índices actualizados de valores no vacíos en el SparseTensor de salida. -
Output forma_salida: 1-D. Vector R_out con la forma densa completa del SparseTensor de salida. Esto es lo mismo que new_shape pero con las dimensiones -1 completadas.
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Última actualización: 2025-07-26 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-26 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseReshape Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseReshape\n==============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nReshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.\n\nSummary\n-------\n\nThis operation has the same semantics as reshape on the represented dense tensor. The `input_indices` are recomputed based on the requested `new_shape`.\n\nIf one component of `new_shape` is the special value -1, the size of that dimension is computed so that the total dense size remains constant. At most one component of `new_shape` can be -1. The number of dense elements implied by `new_shape` must be the same as the number of dense elements originally implied by `input_shape`.\n\nReshaping does not affect the order of values in the SparseTensor.\n\nIf the input tensor has rank `R_in` and `N` non-empty values, and `new_shape` has length `R_out`, then `input_indices` has shape `[N, R_in]`, `input_shape` has length `R_in`, `output_indices` has shape `[N, R_out]`, and `output_shape` has length `R_out`.\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_in` matrix with the indices of non-empty values in a SparseTensor.\n- input_shape: 1-D. `R_in` vector with the input SparseTensor's dense shape.\n- new_shape: 1-D. `R_out` vector with the requested new dense shape.\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_out` matrix with the updated indices of non-empty values in the output SparseTensor.\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_shape: 1-D. `R_out` vector with the full dense shape of the output SparseTensor. This is the same as `new_shape` but with any -1 dimensions filled in.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseReshape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reshape_1a57501c2498594b147ac9bb4b371ab2ef)`(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_shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` new_shape)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reshape_1a19240d0378428b2bf0b30ef7badcea50) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reshape_1a3c4d3f0b4883e4bacc4c3ba450e72431) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reshape_1a93b02c760fe2a4ea9a8495f1f8151c51) | `::`[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_shape\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_shape\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseReshape\n\n```gdscript\n SparseReshape(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input_indices,\n ::tensorflow::Input input_shape,\n ::tensorflow::Input new_shape\n)\n```"]]
