tensorflow::ops::SparseReshape

#include <sparse_ops.h>

Преобразует SparseTensor для представления значений в новой плотной форме.

Краткое описание

Эта операция имеет те же семантику, что и reshape для представленного плотного тензора. input_indices пересчитываются на основе запрошенной new_shape.

Если один компонент new_shape имеет специальное значение -1, размер этого измерения вычисляется таким образом, чтобы общий размер плотного тензора оставался постоянным. Максимум один компонент new_shape может быть равен -1. Количество плотных элементов, подразумеваемых new_shape должно совпадать с количеством плотных элементов, изначально подразумеваемых input_shape.

Преобразование формы не влияет на порядок значений в SparseTensor.

Если входной тензор имеет ранг R_in и N непустых значений, и new_shape имеет длину R_out, то input_indices имеет форму [N, R_in], input_shape имеет длину R_in, output_indices имеет форму [N, R_out], и output_shape имеет длину R_out.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• input_indices: 2-мерная. Матрица N x R_in с индексами непустых значений в SparseTensor.
• input_shape: 1-мерный. R_in вектор с формой плотного тензора входного SparseTensor.
• new_shape: 1-мерный. R_out вектор с запрошенной новой формой плотного тензора.

Возвращаемое значение:

• Output output_indices: 2-мерная. N x R_out матрица с обновлёнными индексами непустых значений в выходном SparseTensor.
• Output output_shape: 1-мерный. R_out вектор с полной формой плотного тензора выходного SparseTensor. Это то же, что и new_shape, но с заполненными измерениями со значением -1.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

Публичные функции

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