Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: SeyrekYeniden Şekillendirme
#include <sparse_ops.h> Değerleri yeni bir yoğun biçimde temsil etmek için SparseTensor'u yeniden şekillendirir.
Özet
Bu işlem, temsil edilen yoğun tensör üzerinde yeniden şekillendirme ile aynı anlamlara sahiptir. input_indices , istenen new_shape göre yeniden hesaplanır.
new_shape bir bileşeni -1 özel değeri ise, bu boyutun boyutu, toplam yoğun boyutun sabit kalacağı şekilde hesaplanır. new_shape en fazla bir bileşeni -1 olabilir. new_shape tarafından ima edilen yoğun öğelerin sayısı, orijinal olarak input_shape tarafından ima edilen yoğun öğelerin sayısıyla aynı olmalıdır.
Yeniden şekillendirme, SparseTensor'daki değerlerin sırasını etkilemez.
Giriş tensörünün R_in ve N boş olmayan değerleri varsa ve new_shape R_out uzunluğu varsa, bu durumda input_indices şekli [N, R_in] , input_shape uzunluğu R_in , output_indices şekli [N, R_out] ve output_shape uzunluğu R_out olur.
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- girdi_indeksleri: 2-B. Bir SparseTensor'da boş olmayan değerlerin indekslerini içeren
N x R_in matrisi. - giriş_şekli: 1-D. Giriş SparseTensor'un yoğun şekline sahip
R_in vektörü. - yeni_şekil: 1-B. İstenen yeni yoğun şekle sahip
R_out vektörü.
İade:
-
Output çıktı_endeksleri: 2-D. SparseTensor çıkışındaki boş olmayan değerlerin güncellenmiş endekslerini içeren N x R_out matrisi. -
Output çıktı_şekli: 1-D. SparseTensor çıktısının tam yoğun şekline sahip R_out vektörü. Bu new_shape ile aynıdır ancak herhangi bir -1 boyut doldurulmuştur.
Genel özellikler
Kamu işlevleri
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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```"]]
