Python tf.sparse.reshape用法及代碼示例

重塑 SparseTensor 以在新的密集形狀中表示值。

用法

tf.sparse.reshape(
    sp_input, shape, name=None
)

此操作在表示的密集張量上具有與 reshape 相同的語義。 sp_input 中非空值的索引基於新的密集形狀重新計算，並返回包含新索引和新形狀的新 SparseTensor。 sp_input 中非空值的順序不變。

如果 shape 的一個分量是特殊值 -1，則計算該維度的大小，以便總密集大小保持不變。 shape 的最多一個分量可以是-1。 shape 隱含的密集元素的數量必須與最初由 sp_input 表示的密集元素的數量相同。

例如，如果 sp_input 具有形狀 [2, 3, 6] 和 indices /values ：

[0, 0, 0]:a
[0, 0, 1]:b
[0, 1, 0]:c
[1, 0, 0]:d
[1, 2, 3]:e

和 shape 是 [9, -1] ，那麽輸出將是形狀為 [9, 4] 和 indices /values 的 SparseTensor ：

[0, 0]:a
[0, 1]:b
[1, 2]:c
[4, 2]:d
[8, 1]:e