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tf.data.experimental.dense_to_sparse_batch

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

バッチはに要素を不規則こと変換tf.sparse.SparseTensor S。

ようDataset.padded_batch()この変換は、単一の要素に、異なる形状を有するかもしれないデータセットの複数の連続した要素を組み合わせ。得られた素子は、三の成分(持つindicesvalues 、およびdense_shape含む)、 tf.sparse.SparseTensor同じデータを表します。 row_shape得られた各列の密な形状を表しtf.sparse.SparseTensor効果的なバッチサイズが付加されているが、。例えば:

 # NOTE: The following examples use `{ ... }` to represent the
# contents of a dataset.
a = { ['a', 'b', 'c'], ['a', 'b'], ['a', 'b', 'c', 'd'] }

a.apply(tf.data.experimental.dense_to_sparse_batch(
    batch_size=2, row_shape=[6])) ==
{
    ([[0, 0], [0, 1], [0, 2], [1, 0], [1, 1]],  # indices
     ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'],                 # values
     [2, 6]),                                   # dense_shape
    ([[0, 0], [0, 1], [0, 2], [0, 3]],
     ['a', 'b', 'c', 'd'],
     [1, 6])
}
 

batch_size tf.int64スカラーtf.Tensorこのデータセットの連続した要素の数を表すが、単一バッチで結合します。
row_shape A tf.TensorShape又はtf.int64ベクター得内の行の等価密集形状表すオブジェクトテンソル状tf.sparse.SparseTensor 。このデータセットの各要素は、同じランクを有していなければならないrow_shape 、未満のサイズを有するか、に等しくなければならないrow_shape各次元で。

Datasetに渡すことができる変換関数、 tf.data.Dataset.apply