Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: SeyrekConcat
#include <sparse_ops.h> Belirtilen boyut boyunca SparseTensor listesini birleştirir.
Özet
Birleştirme, bu seyrek tensörlerin yoğun versiyonlarına göre yapılır. Her girişin, elemanları artan boyut numarasına göre sıralanan bir SparseTensor olduğu varsayılmaktadır.
Concat boyutu dışında tüm girişlerin şekilleri eşleşmelidir. indices , values ve shapes listeleri aynı uzunlukta olmalıdır.
Çıktı şekli, girdilerin boyutlarının toplamı olan birleşik boyut dışında girdilerle aynıdır.
Artan boyut sayısı boyunca sıralama düzenini korumak için çıktı öğelerine başvurulacaktır.
Bu işlem O(M log M) süresinde çalışır; burada M , tüm girişlerdeki boş olmayan değerlerin toplam sayısıdır. Bunun nedeni, keyfi bir boyutta verimli bir şekilde birleştirmek için dahili bir sıralamaya duyulan ihtiyaçtır.
Örneğin, eğer concat_dim = 1 ve girişler
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"
o zaman çıktı olacak
shape = [2, 7]
[0, 2]: "a"
[0, 4]: "d"
[0, 5]: "e"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"
Grafiksel olarak bu yapmaya eşdeğerdir
[ a] concat [ d e ] = [ a d e ]
[b c ] [ ] [b c ]
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- endeksler: 2-D. Her girişin indeksleri
SparseTensor . - değerler: 1-D. Her
SparseTensor boş olmayan değerleri. - şekiller: 1-D. Her
SparseTensor şekilleri. - concat_dim: Birleştirilecek boyut. Rank,
SparseTensor girişindeki boyutların sayısı olduğu aralıkta olmalıdır [-rank, rütbe).
İade:
-
Output çıktı_endeksleri: 2-D. Birleştirilmiş SparseTensor endeksleri. -
Output çıkış değerleri: 1-D. Birleştirilmiş SparseTensor boş olmayan değerleri. -
Output çıktı_şekli: 1-D. Birleştirilmiş SparseTensor şekli.
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: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseConcat Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseConcat\n=============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nConcatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension.\n\nSummary\n-------\n\nConcatenation is with respect to the dense versions of these sparse tensors. It is assumed that each input is a `SparseTensor` whose elements are ordered along increasing dimension number.\n\n[All](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/all#classtensorflow_1_1ops_1_1_all) inputs' shapes must match, except for the concat dimension. The `indices`, `values`, and `shapes` lists must have the same length.\n\nThe output shape is identical to the inputs', except along the concat dimension, where it is the sum of the inputs' sizes along that dimension.\n\nThe output elements will be resorted to preserve the sort order along increasing dimension number.\n\nThis op runs in `O(M log M)` time, where `M` is the total number of non-empty values across all inputs. This is due to the need for an internal sort in order to concatenate efficiently across an arbitrary dimension.\n\nFor example, if `concat_dim = 1` and the inputs are \n\n```scdoc\nsp_inputs[0]: shape = [2, 3]\n[0, 2]: \"a\"\n[1, 0]: \"b\"\n[1, 1]: \"c\"\n\nsp_inputs[1]: shape = [2, 4]\n[0, 1]: \"d\"\n[0, 2]: \"e\"\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nthen the output will be \n\n```text\nshape = [2, 7]\n[0, 2]: \"a\"\n[0, 4]: \"d\"\n[0, 5]: \"e\"\n[1, 0]: \"b\"\n[1, 1]: \"c\"\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nGraphically this is equivalent to doing \n\n```ini\n[ a] concat [ d e ] = [ a d e ]\n[b c ] [ ] [b c ]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- indices: 2-D. Indices of each input `SparseTensor`.\n- values: 1-D. Non-empty values of each `SparseTensor`.\n- shapes: 1-D. Shapes of each `SparseTensor`.\n- concat_dim: Dimension to concatenate along. Must be in range \\[-rank, rank), where rank is the number of dimensions in each input `SparseTensor`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_indices: 2-D. Indices of the concatenated `SparseTensor`.\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: 1-D. Non-empty values of the concatenated `SparseTensor`.\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_shape: 1-D. Shape of the concatenated `SparseTensor`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseConcat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1a50aa275ec5a88496fd4e99f0f1003616)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` indices, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` values, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` shapes, int64 concat_dim)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1a8db5a398751bcf0e460c5032ae1ab292) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1a79b9cef174b8488e90f52907d6d64a0f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1ae3130991367ac10382b9a6a310b1eff5) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_concat_1a626bd96bc86fb8ecddbd8cbb7a6828cf) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/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\n### output_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseConcat\n\n```gdscript\n SparseConcat(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::InputList indices,\n ::tensorflow::InputList values,\n ::tensorflow::InputList shapes,\n int64 concat_dim\n)\n```"]]
