সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseReorder
#include <sparse_ops.h> একটি SparseTensor কে ক্যানোনিকাল, সারি-মেজর ক্রমানুসারে পুনরায় সাজায়।
সারাংশ
নোট করুন যে নিয়ম অনুসারে, সমস্ত স্পার্স অপ্স ক্রমবর্ধমান মাত্রা সংখ্যার সাথে ক্যানোনিকাল ক্রম সংরক্ষণ করে। এন্ট্রি যোগ করার জন্য সূচক এবং মান ভেক্টরের ম্যানুয়াল ম্যানিপুলেশনের সময় অর্ডার লঙ্ঘন করা যেতে পারে।
পুনর্বিন্যাস স্পারসটেনসরের আকৃতিকে প্রভাবিত করে না।
যদি টেনসরের র্যাঙ্ক R এবং N অ-খালি মান থাকে, তাহলে input_indices আকৃতি [N, R] , input_values-এর দৈর্ঘ্য N এবং input_shape-এর দৈর্ঘ্য R থাকে।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- input_indices: 2-D. একটি SparseTensor-এ অ-খালি মানের সূচক সহ
N x R ম্যাট্রিক্স, সম্ভবত ক্যানোনিকাল ক্রমানুসারে নয়। - input_values: 1-D.
N অ-খালি মান input_indices এর সাথে সম্পর্কিত। - input_shape: 1-D. ইনপুট স্পারসটেনসরের আকৃতি।
রিটার্ন:
-
Output আউটপুট_সূচক: 2-ডি। N x R ম্যাট্রিক্স ইনপুট_সূচকের মতো একই সূচক সহ, কিন্তু ক্যানোনিকাল সারি-মেজর ক্রমানুসারে। -
Output output_values: 1-D. output_indices সাথে সম্পর্কিত N খালি মান।
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseReorder Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseReorder\n==============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nReorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.\n\nSummary\n-------\n\nNote that by convention, all sparse ops preserve the canonical ordering along increasing dimension number. The only time ordering can be violated is during manual manipulation of the indices and values vectors to add entries.\n\nReordering does not affect the shape of the SparseTensor.\n\nIf the tensor has rank `R` and `N` non-empty values, `input_indices` has shape `[N, R]`, input_values has length `N`, and input_shape has length `R`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input_indices: 2-D. `N x R` matrix with the indices of non-empty values in a SparseTensor, possibly not in canonical ordering.\n- input_values: 1-D. `N` non-empty values corresponding to `input_indices`.\n- input_shape: 1-D. Shape of the 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. `N x R` matrix with the same indices as input_indices, but in canonical row-major ordering.\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: 1-D. `N` non-empty values corresponding to `output_indices`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseReorder](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reorder_1aafcce71e6de3ad9b8ce9618fe3b636a0)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_shape)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reorder_1adbdca22d516880fc4093b79caf22bad3) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reorder_1af583efc1f49452eefa81d966158fd3b6) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reorder_1ad573d2b883ff9fa37df6b1ae4bc4ec18) | `::`[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_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseReorder\n\n```gdscript\n SparseReorder(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input_indices,\n ::tensorflow::Input input_values,\n ::tensorflow::Input input_shape\n)\n```"]]
