tensorflow::ops::SparseConcat

#include <sparse_ops.h>

Конкатенация списка SparseTensor по указанному измерению.

Summary

Конкатенация выполняется относительно плотных версий этих разреженных тензоров. Предполагается, что каждый вход — это SparseTensor , элементы которого упорядочены по возрастанию номера измерения.

Форматы всех входов indices, values, и shapes должны совпадать, за исключением измерения конкатенации. Список должен иметь одинаковую длину.

Форма выходного тензора идентична формам входных тензоров, за исключением измерения конкатенации, где она равна сумме размеров входов по этому измерению.

Элементы вывода будут отсортированы для сохранения порядка сортировки по возрастанию номера измерения.

Данная операция выполняется за O(M log M) время, где M — общее число ненулевых значений во всех входных тензорах. Это обусловлено необходимостью внутренней сортировки для эффективной конкатенации по произвольному измерению.

Например, если concat_dim = 1 и входы

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"

то вывод будет

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

Графически это эквивалентно выполнению

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

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• indices: 2-мерный массив. Индексы каждого входного SparseTensor.
• values: 1-мерный массив. ненулевые значения каждого SparseTensor.
• shapes: 1-мерный массив. Форматы каждого SparseTensor.
• concat_dim: Измерение для конкатенации. Должно находиться в диапазоне [-rank, rank), где rank — количество измерений в каждом входном SparseTensor.

Возвращаемое значение:

• Output output_indices: 2-мерный массив. Индексы конкатенированного SparseTensor.
• Output output_values: 1-мерный массив. ненулевые значения конкатенированного SparseTensor.
• Output output_shape: 1-мерный массив. Формат конкатенированного SparseTensor.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

Публичные функции

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