тензорный поток:: опс:: РазреженныйКонкат

Объединяет список SparseTensor по указанному измерению.

Краткое содержание

Конкатенация относится к плотным версиям этих разреженных тензоров. Предполагается, что каждый вход представляет собой SparseTensor , элементы которого упорядочены по возрастанию размерности.

Формы всех входных данных должны совпадать, за исключением размера concat. Списки indices , values и shapes должны иметь одинаковую длину.

Выходная форма идентична входным формам, за исключением размера concat, где она представляет собой сумму размеров входных данных по этому измерению.

Выходные элементы будут использоваться для сохранения порядка сортировки по возрастанию номера измерения.

Эта операция выполняется за время O(M log M) , где M — общее количество непустых значений на всех входах. Это связано с необходимостью внутренней сортировки для эффективного объединения в произвольном измерении.

Например, если concat_dim = 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"

тогда результат 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          ]

Аргументы:

• область: объект области.
• индексы: 2-D. Индексы каждого входа SparseTensor .
• значения: 1-D. Непустые значения каждого SparseTensor .
• формы: 1-D. Формы каждого SparseTensor .
• concat_dim: измерение для объединения. Должно находиться в диапазоне [-rank, Rank), где Rank — это количество измерений в каждом входном SparseTensor .

Возврат:

• Output выходные_индексы: 2-D. Индексы объединенного SparseTensor .
• Output выходные_значения: 1-D. Непустые значения объединенного SparseTensor .
• Output форма_выхода: 1-D. Форма объединенного SparseTensor .

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

 SparseConcat(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  int64 concat_dim
)