Menerapkan operasi set sepanjang dimensi terakhir dari 2 input `SparseTensor`.
Lihat SetOperationOp::SetOperationFromContext untuk mengetahui nilai `set_operation`.
Jika `validate_indices` adalah `True`, `sparse.SparseToSparseSetOperation` akan memvalidasi urutan dan rentang indeks `set1` dan `set2`.
Input `set1` adalah `SparseTensor` yang diwakili oleh `set1_indices`, `set1_values`, dan `set1_shape`. Untuk `set1` yang diberi peringkat `n`, dimensi `n-1` pertama harus sama dengan `set2`. Dimensi `n` berisi nilai dalam satu set, duplikat diperbolehkan tetapi diabaikan.
Input `set2` adalah `SparseTensor` yang diwakili oleh `set2_indices`, `set2_values`, dan `set2_shape`. Untuk `set2` yang diberi peringkat `n`, dimensi `n-1` pertama harus sama dengan `set1`. Dimensi `n` berisi nilai dalam satu set, duplikat diperbolehkan tetapi diabaikan.
Jika `validate_indices` adalah `True`, operasi ini akan memvalidasi urutan dan rentang indeks `set1` dan `set2`.
Output `result` adalah `SparseTensor` yang diwakili oleh `result_indices`, `result_values`, dan `result_shape`. Untuk `set1` dan `set2` yang diberi peringkat `n`, ini memiliki peringkat `n` dan dimensi `n-1` pertama yang sama dengan `set1` dan `set2`. Dimensi `nth` berisi hasil `set_operation` yang diterapkan ke dimensi `[0...n-1]` yang sesuai dari `set`.
Kelas Bersarang
| kelas | SparseToSparseSetOperation.Options | Atribut opsional untuk SparseToSparseSetOperation | |
Konstanta
| Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
| statis <T memperluas TType > SparseToSparseSetOperation <T> | buat ( Lingkup lingkup, Operan < TInt64 > set1Indices, Operan <T> set1Values, Operan < TInt64 > set1Shape, Operan < TInt64 > set2Indices, Operan <T> set2Values, Operan < TInt64 > set2Shape, String setOperation, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseToSparseSetOperation baru. |
| Keluaran < TInt64 > | indeks hasil () Indeks 2D dari `SparseTensor`. |
| Keluaran < TInt64 > | bentuk hasil () Bentuk `Tensor` 1D dari `SparseTensor`. |
| Keluaran <T> | nilai hasil () Nilai 1D dari `SparseTensor`. |
| SparseToSparseSetOperation.Options statis | validasiIndeks (Boolean validasiIndeks) |
Metode Warisan
| boolean | sama dengan (Objek arg0) |
| Kelas terakhir<?> | dapatkan Kelas () |
| ke dalam | Kode hash () |
| kekosongan terakhir | memberitahu () |
| kekosongan terakhir | beri tahuSemua () |
| Rangkaian | keString () |
| kekosongan terakhir | tunggu (arg0 panjang, int arg1) |
| kekosongan terakhir | tunggu (argumen panjang0) |
| kekosongan terakhir | Tunggu () |
| Lingkungan Eksekusi abstrak | env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat. |
| Operasi abstrak |
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
public static SparseToSparseSetOperation <T> buat ( Lingkup lingkup, Operan < TInt64 > set1Indices, Operand <T> set1Values, Operand < TInt64 > set1Shape, Operand < TInt64 > set2Indices, Operand <T> set2Values, Operand < TInt64 > set2Shape, String setOperation, Pilihan... pilihan)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseToSparseSetOperation baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| set1Indeks | `Tensor` 2D, indeks `SparseTensor`. Harus dalam urutan baris-mayor. |
| set1Nilai | `Tensor` 1D, nilai `SparseTensor`. Harus dalam urutan baris-mayor. |
| set1Bentuk | `Tensor` 1D, bentuk `SparseTensor`. `set1_shape[0...n-1]` harus sama dengan `set2_shape[0...n-1]`, `set1_shape[n]` adalah ukuran set maksimal di `0...n-1 ` dimensi. |
| set2Indeks | `Tensor` 2D, indeks `SparseTensor`. Harus dalam urutan baris-mayor. |
| set2Nilai | `Tensor` 1D, nilai `SparseTensor`. Harus dalam urutan baris-mayor. |
| set2Bentuk | `Tensor` 1D, bentuk `SparseTensor`. `set2_shape[0...n-1]` harus sama dengan `set1_shape[0...n-1]`, `set2_shape[n]` adalah ukuran set maksimal di `0...n-1 ` dimensi. |
| pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru dari SparseToSparseSetOperation
Keluaran publik < TInt64 > bentuk hasil ()
Bentuk `Tensor` 1D dari `SparseTensor`. `result_shape[0...n-1]` sama dengan dimensi `n-1` pertama dari `set1` dan `set2`, `result_shape[n]` adalah ukuran kumpulan hasil maksimal di seluruh `0. ..n-1` dimensi.