텐서플로우:: ops:: SparseConcat

#include <sparse_ops.h>

지정된 차원을 따라 SparseTensor 목록을 연결합니다.

요약

연결은 이러한 희소 텐서의 밀집 버전을 기준으로 이루어집니다. 각 입력은 차원 수가 증가하는 순서로 요소가 정렬된 SparseTensor 라고 가정합니다.

모든 입력값의 형태는 연결 차원을 제외하고 일치해야 합니다. indices , values 및 shapes 목록의 길이는 모두 같아야 합니다.

출력 형태는 입력 형태와 동일하지만, 연결 축을 따라서는 입력 형태의 합이 됩니다.

출력 요소는 차원 수의 증가 방향을 따라 정렬 순서를 유지하도록 재정렬됩니다.

이 연산은 O(M log M) 시간 복잡도로 실행됩니다. 여기서 M 모든 입력값에 걸쳐 비어 있지 않은 값의 총 개수입니다. 이는 임의의 차원에 걸쳐 효율적으로 연결하기 위해 내부 정렬이 필요하기 때문입니다.

예를 들어 concat_dim = 1 이고 입력값이 다음과 같을 경우

sp_inputs[0]: shape = [2, 3]
[0, 2]: "a"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"

sp_inputs[1]: shape = [2, 4]
[0, 1]: "d"
[0, 2]: "e"

그러면 출력은 다음과 같습니다.

shape = [2, 7]
[0, 2]: "a"
[0, 4]: "d"
[0, 5]: "e"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"

그래프로 나타내면 이는 다음과 같습니다.

[    a] concat [  d e  ] = [    a   d e  ]
[b c  ]        [       ]   [b c          ]

논거:

  • 범위: Scope 객체
  • 인덱스: 2차원. 각 입력 SparseTensor 의 인덱스.
  • 값: 1차원. 각 SparseTensor 의 비어 있지 않은 값.
  • 모양: 1차원. 각 SparseTensor 의 모양.
  • concat_dim: 연결할 차원입니다. 범위는 [-rank, rank)이며, 여기서 rank는 각 입력 SparseTensor 의 차원 수입니다.

보고:

  • Output output_indices: 2차원. 연결된 SparseTensor 의 인덱스.
  • Output output_values: 1차원. 연결된 SparseTensor 의 비어 있지 않은 값입니다.
  • Output output_shape: 1차원. 연결된 SparseTensor 의 모양입니다.

생성자와 소멸자

SparseConcat (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList indices, :: tensorflow::InputList values, :: tensorflow::InputList shapes, int64 concat_dim)

공개 속성

operation
output_indices
output_shape
output_values

공개 속성

작업 

Operation operation

출력 인덱스 

::tensorflow::Output output_indices

출력 형태 

::tensorflow::Output output_shape

출력값 

::tensorflow::Output output_values

공공 기능

희소한 연결 

 SparseConcat(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  int64 concat_dim
)