टेन्सरफ्लो::ऑप्स::स्पार्सरीशेप

#include <sparse_ops.h>

एक स्पार्सटेंसर को नए सघन आकार में मानों का प्रतिनिधित्व करने के लिए पुनर्आकार देता है।

सारांश

इस ऑपरेशन का अर्थ, प्रस्तुत सघन टेंसर पर रीशेप के समान ही है। input_indices गणना अनुरोधित new_shape के आधार पर की जाती है।

यदि new_shape के किसी एक घटक का मान -1 है, तो उस आयाम का आकार इस प्रकार परिकलित किया जाता है कि कुल सघन आकार स्थिर रहे। new_shape के अधिकतम एक घटक का मान -1 हो सकता है। new_shape द्वारा निहित सघन तत्वों की संख्या, मूल रूप से input_shape द्वारा निहित सघन तत्वों की संख्या के समान होनी चाहिए।

रीशेपिंग से स्पार्सटेंसर में मानों के क्रम पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है।

यदि इनपुट टेंसर की रैंक R_in है और उसमें N गैर-रिक्त मान हैं, और new_shape लंबाई R_out है, तो input_indices आकार [N, R_in] है, input_shape लंबाई R_in है, output_indices आकार [N, R_out] है, और output_shape लंबाई R_out है।

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • input_indices: 2-D. N x R_in मैट्रिक्स जिसमें SparseTensor में गैर-रिक्त मानों के सूचकांक हैं।
  • input_shape: 1-D. R_in वेक्टर जिसमें इनपुट SparseTensor का सघन आकार होता है।
  • new_shape: 1-D. अनुरोधित नए सघन आकार के साथ R_out वेक्टर।

प्रतिफल:

  • Output output_indices: 2-डी. N x R_out मैट्रिक्स जिसमें आउटपुट SparseTensor में गैर-रिक्त मानों के अद्यतन सूचकांक हैं।
  • Output : 1-आयामी। R_out वेक्टर जिसमें आउटपुट स्पार्सटेंसर का पूर्ण सघन आकार होता है। यह new_shape के समान है, लेकिन इसमें सभी -1 आयाम भरे हुए हैं।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर

SparseReshape (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_indices, :: tensorflow::Input input_shape, :: tensorflow::Input new_shape)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
output_indices
output_shape

सार्वजनिक विशेषताएँ

संचालन 

Operation operation

आउटपुट_इंडेक्स 

::tensorflow::Output output_indices

आउटपुट_आकार 

::tensorflow::Output output_shape

सार्वजनिक समारोह

स्पार्सरीशेप 

 SparseReshape(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_indices,
  ::tensorflow::Input input_shape,
  ::tensorflow::Input new_shape
)