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tf.io.deserialize_many_sparse

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

デシリアライズとCONCATENATE SparseTensorsシリアライズさminibatchから。

入力serialized_sparse形状の文字列の行列でなければならない[N x 3] N minibatchのサイズであり、行はのパックされた出力に対応serialize_sparse 。元のランクSparseTensorオブジェクトはすべて一致している必要があります。最終場合SparseTensor作成され、それが入ってくるのランクよりも高いランクの一つを有するSparseTensorオブジェクトを(それらは新しい行の次元に沿って連結されています)。

出力SparseTensorオブジェクトの形状すべての次元の値が、最初の入力を横切る最大であるSparseTensor対応する寸法のためのオブジェクトの形状値。その最初の形状値であるN 、minibatchサイズ。

入力SparseTensorオブジェクトのインデックスは、標準辞書式順序で並べ想定されています。そうでない場合は、この手順の実行後にsparse.reorderインデックスの順序を復元します。

例えば、シリアライズ入力がある場合[2, 3] 2つの元の表す行列SparseTensorオブジェクトを:

 index = [ 0]
        [10]
        [20]
values = [1, 2, 3]
shape = [50]
 

そして

 index = [ 2]
        [10]
values = [4, 5]
shape = [30]
 

そして、最終的にデシリアライズされたSparseTensor次のようになります。

 index = [0  0]
        [0 10]
        [0 20]
        [1  2]
        [1 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
shape = [2 50]
 

serialized_sparse 2-D Tensor型のstring状の[N, 3] 。シリアライズおよびパックSparseTensorオブジェクトを。
dtype dtypeシリアル化されたのSparseTensorオブジェクト。
rank (オプション)Pythonのint型のランクSparseTensorオブジェクト。
name 返されたテンソルの名前の接頭辞(オプション)

A SparseTensor表すデシリアライズSparseTensorに沿って連結され、S SparseTensor s'は第一次元。

連載のすべてのSparseTensorは同一ランクとタイプを持っていなければなりません。