fluxo tensor:: ops:: EsparsoRemodelar

#include <sparse_ops.h>

Remodela um SparseTensor para representar valores em uma nova forma densa.

Resumo

Esta operação tem a mesma semântica que remodelar no tensor denso representado. Os input_indices são recalculados com base no new_shape solicitado.

Se um componente de new_shape tiver o valor especial -1, o tamanho dessa dimensão será calculado de forma que o tamanho denso total permaneça constante. No máximo um componente de new_shape pode ser -1. O número de elementos densos implícitos em new_shape deve ser igual ao número de elementos densos originalmente implícitos em input_shape .

A remodelagem não afeta a ordem dos valores no SparseTensor.

Se o tensor de entrada tiver classificação R_in e N valores não vazios, e new_shape tiver comprimento R_out , então input_indices terá forma [N, R_in] , input_shape terá comprimento R_in , output_indices terá forma [N, R_out] e output_shape terá comprimento R_out .

Argumentos:

  • escopo: um objeto Escopo
  • índices_de_entrada: 2-D. Matriz N x R_in com os índices de valores não vazios em um SparseTensor.
  • forma_de_entrada: 1-D. Vetor R_in com a forma densa do SparseTensor de entrada.
  • nova_forma: 1-D. Vetor R_out com a nova forma densa solicitada.

Retorna:

  • Output output_indices: 2-D. Matriz N x R_out com os índices atualizados de valores não vazios na saída SparseTensor.
  • Output output_shape: 1-D. Vetor R_out com a forma totalmente densa da saída SparseTensor. É o mesmo que new_shape , mas com quaisquer dimensões -1 preenchidas.

Construtores e Destruidores

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

Atributos públicos

operation
output_indices
output_shape

Atributos públicos

operação 

Operation operation

índices_de_saída 

::tensorflow::Output output_indices

forma_saída 

::tensorflow::Output output_shape

Funções públicas

EsparsoRemodelar

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