TensorFlow函数:tf.sparse_reorder
2018-03-05 10:55 更新
tf.sparse_reorder 函数
sparse_reorder(
sp_input,
name=None
)
定义在:tensorflow/python/ops/sparse_ops.py.
参见指南:稀疏张量>操纵
将一个 SparseTensor 重新排序为规范的行主(row-major)排序.
请注意,按照惯例,所有稀疏操作都会沿着增加的维数保留规范的顺序.唯一可以违反的时间顺序是在手动操作索引和值来添加条目时.
重新排序不影响 SparseTensor 的形状.
例如,如果 sp_input 有形状 [4, 5] 和 indices/values,如下所示:
[0, 3]: b
[0, 1]: a
[3, 1]: d
[2, 0]: c
那么输出将是一个 SparseTensor,它有形状 [4, 5] 和 indices/ values:
[0, 1]: a
[0, 3]: b
[2, 0]: c
[3, 1]: d
函数参数:
- sp_input:输入的 SparseTensor.
- name:返回张量的名称前缀(可选).
函数返回值:
该函数返回一个具有相同的形状和非空值的 SparseTensor,但是按照规范排序.
可能引发的异常:
- TypeError:如果 sp_input 不是 SparseTensor.