tf.sparse.concat
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Конкатенация списка SparseTensor по указанному измерению. (устаревшие аргументы)
tf.sparse.concat(
axis, sp_inputs, expand_nonconcat_dims=False, name=None
)
Конкатенация выполняется относительно плотных версий каждого входного разреженного массива. Предполагается, что каждый вход — это SparseTensor, элементы которого упорядочены по возрастанию номера измерения.
Если expand_nonconcat_dim — False, все входные формы должны совпадать, за исключением измерения конкатенации. Если expand_nonconcat_dim — True, формы входов могут отличаться.
Список indices, values, и shapes должен иметь одинаковую длину.
Если expand_nonconcat_dim — False, форма выходных данных идентична формам входов, за исключением измерения конкатенации, где она является суммой размеров входов по этому измерению.
Если expand_nonconcat_dim — True, форма выходных данных по измерениям, отличным от измерения конкатенации, будет расширена до максимального значения среди всех входов, а по измерению конкатенации она будет суммой размеров входов.
Элементы вывода будут отсортированы для сохранения порядка сортировки по возрастанию номера измерения.
Эта операция выполняется за время O(M log M), где M — общее количество ненулевых значений во всех входах. Это связано с необходимостью внутренней сортировки для эффективной конкатенации по произвольному измерению.
Например, если axis = 1 и входные данные:
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 ]
Еще один пример, если 'axis = 1' и входные данные:
sp_inputs[0]: shape = [3, 3] [0, 2]: "a" [1, 0]: "b" [2, 1]: "c" sp_inputs[1]: shape = [2, 4] [0, 1]: "d" [0, 2]: "e"
Если expand_nonconcat_dim = False, это приведет к ошибке. Но если expand_nonconcat_dim = True, это приведет к:
shape = [3, 7] [0, 2]: "a" [0, 4]: "d" [0, 5]: "e" [1, 0]: "b" [2, 1]: "c"
Графически это эквивалентно выполнению
[ a] concat [ d e ] = [ a d e ] [b ] [ ] [b ] [ c ] [ c ]
| Аргументы | |
|---|---|
axis | Измерение, по которому происходит конкатенация. Должно быть в диапазоне [-ранг, ранг), где ранг — это количество измерений в каждом входном SparseTensor. |
sp_inputs | Список SparseTensor для конкатенации. |
name | Префикс имени для возвращаемых тензоров (необязательно). |
expand_nonconcat_dim | Разрешить ли расширение по измерениям, отличным от измерения конкатенации. По умолчанию False. |
concat_dim | Старое (устаревшее) имя для axis. |
expand_nonconcat_dims | псевдоним для expand_nonconcat_dim |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
SparseTensor с объединенными результатами. |
| Исключения | |
|---|---|
TypeError | Если sp_inputs не является списком SparseTensor. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/sparse/concat