Concatena una lista de `SparseTensor` a lo largo de la dimensión especificada.
La concatenación se realiza con respecto a las versiones densas de estos tensores dispersos. Se supone que cada entrada es un "SparseTensor" cuyos elementos están ordenados a lo largo de un número de dimensión creciente.
Las formas de todas las entradas deben coincidir, excepto la dimensión concat. Las listas de "índices", "valores" y "formas" deben tener la misma longitud.
La forma de salida es idéntica a la de las entradas, excepto a lo largo de la dimensión concat, donde es la suma de los tamaños de las entradas a lo largo de esa dimensión.
Se recurrirá a los elementos de salida para preservar el orden de clasificación a lo largo del aumento del número de dimensiones.
Esta operación se ejecuta en tiempo `O(M log M)`, donde `M` es el número total de valores no vacíos en todas las entradas. Esto se debe a la necesidad de una clasificación interna para poder concatenar eficientemente a través de una dimensión arbitraria.
Por ejemplo, si `concat_dim = 1` y las entradas son
sp_inputs[0]: forma = [2, 3] [0, 2]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
sp_inputs[1]: forma = [2, 4] [0, 1]: "d" [0, 2]: "e"
entonces la salida será
forma = [2, 7] [0, 2]: "a" [0, 4]: "d" [0, 5]: "e" [1, 0]: "b" [1, 1]: " C"
Gráficamente esto equivale a hacer
[ a ] concat [ de ] = [ ade ] [ antes de Cristo ] [ ] [ antes de Cristo ]
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| estático <T extiende TType > SparseConcat <T> | |
| Salida < TInt64 > | índices de salida () 2-D. |
| Salida < TInt64 > | forma de salida () 1-D. |
| Salida <T> | valores de salida () 1-D. |
Métodos heredados
| booleano | es igual (Objeto arg0) |
| Clase final<?> | obtenerclase () |
| En t | código hash () |
| vacío final | notificar () |
| vacío final | notificar a todos () |
| Cadena | Encadenar () |
| vacío final | esperar (arg0 largo, int arg1) |
| vacío final | espera (arg0 largo) |
| vacío final | esperar () |
| entorno de ejecución abstracto | entorno () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación. |
| operación abstracta |
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
public static SparseConcat <T> create (Ámbito de alcance , Iterable< Operand < TInt64 >> índices, Iterable< Operand <T>> valores, Iterable< Operand < TInt64 >> formas, Long concatDim)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseConcat.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| índices | 2-D. Índices de cada entrada `SparseTensor`. |
| valores | 1-D. Valores no vacíos de cada `SparseTensor`. |
| formas | 1-D. Formas de cada `SparseTensor`. |
| concatDim | Dimensión para concatenar. Debe estar en el rango [-rank, ranking), donde el rango es el número de dimensiones en cada entrada "SparseTensor". |
Devoluciones
- una nueva instancia de SparseConcat
Concatena una lista de `SparseTensor` a lo largo de la dimensión especificada.
La concatenación se realiza con respecto a las versiones densas de estos tensores dispersos. Se supone que cada entrada es un "SparseTensor" cuyos elementos están ordenados a lo largo de un número de dimensión creciente.
Las formas de todas las entradas deben coincidir, excepto la dimensión concat. Las listas de "índices", "valores" y "formas" deben tener la misma longitud.
La forma de salida es idéntica a la de las entradas, excepto a lo largo de la dimensión concat, donde es la suma de los tamaños de las entradas a lo largo de esa dimensión.
Se recurrirá a los elementos de salida para preservar el orden de clasificación a lo largo del aumento del número de dimensiones.
Esta operación se ejecuta en tiempo `O(M log M)`, donde `M` es el número total de valores no vacíos en todas las entradas. Esto se debe a la necesidad de una clasificación interna para poder concatenar eficientemente a través de una dimensión arbitraria.
Por ejemplo, si `concat_dim = 1` y las entradas son
sp_inputs[0]: forma = [2, 3] [0, 2]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
sp_inputs[1]: forma = [2, 4] [0, 1]: "d" [0, 2]: "e"
entonces la salida será
forma = [2, 7] [0, 2]: "a" [0, 4]: "d" [0, 5]: "e" [1, 0]: "b" [1, 1]: " C"
Gráficamente esto equivale a hacer
[ a ] concat [ de ] = [ ade ] [ antes de Cristo ] [ ] [ antes de Cristo ]
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| estático <T extiende TType > SparseConcat <T> | |
| Salida < TInt64 > | índices de salida () 2-D. |
| Salida < TInt64 > | forma de salida () 1-D. |
| Salida <T> | valores de salida () 1-D. |
Métodos heredados
| booleano | es igual (Objeto arg0) |
| Clase final<?> | obtenerclase () |
| En t | código hash () |
| vacío final | notificar () |
| vacío final | notificar a todos () |
| Cadena | Encadenar () |
| vacío final | esperar (arg0 largo, int arg1) |
| vacío final | espera (arg0 largo) |
| vacío final | esperar () |
| entorno de ejecución abstracto | entorno () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación. |
| operación abstracta |
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
public static SparseConcat <T> create (Ámbito de alcance , Iterable< Operand < TInt64 >> índices, Iterable< Operand <T>> valores, Iterable< Operand < TInt64 >> formas, Long concatDim)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseConcat.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| índices | 2-D. Índices de cada entrada `SparseTensor`. |
| valores | 1-D. Valores no vacíos de cada `SparseTensor`. |
| formas | 1-D. Formas de cada `SparseTensor`. |
| concatDim | Dimensión para concatenar. Debe estar en el rango [-rank, ranking), donde el rango es el número de dimensiones en cada entrada "SparseTensor". |
Devoluciones
- una nueva instancia de SparseConcat