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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.