tf.raw_ops.SparseReorder
Переупорядочивает SparseTensor в канонический, строчно-главный порядок.
tf.raw_ops.SparseReorder(
input_indices, input_values, input_shape, name=None
)
Обратите внимание, что по соглашению все операции с разреженными данными сохраняют каноническое упорядочение по возрастанию номера измерения. Единственный случай, когда может быть нарушено упорядочение, — это при ручном манипулировании векторами индексов и значений для добавления записей.
Переупорядочивание не влияет на форму SparseTensor.
Если тензор имеет ранг R и N непустых значений, input_indices имеет форму [N, R], input_values имеет длину N, а input_shape имеет длину R.
| Аргументы | |
|---|---|
input_indices | A Tensor типа int64. 2-мерная. N x R матрица с индексами непустых значений в SparseTensor, возможно, не в каноническом порядке. |
input_values | A Tensor. 1-мерная. N непустых значений, соответствующих input_indices. |
input_shape | A Tensor типа int64. 1-мерная. Форма входного SparseTensor. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Кортеж объектов Tensor (output_indices, output_values). | |
output_indices | A Tensor типа int64. |
output_values | A Tensor. Имеет тот же тип, что и input_values. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/SparseReorder
