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tf.io.deserialize_many_sparse

TensorFlow 1 versión Ver código fuente en GitHub

Deserialize y concatenar SparseTensors de un minibatch serializado.

La entrada serialized_sparse debe ser una matriz de cadena de la forma [N x 3] donde N es el tamaño minibatch y las filas corresponden a las salidas de relleno de serialize_sparse . Las filas de los originales SparseTensor objetos deben coincidir. Cuando la final SparseTensor se crea, que tiene rango superior en una unidad a las filas de los entrantes SparseTensor objetos (que se han concatenado a lo largo de una dimensión nueva fila).

La salida SparseTensor valores de forma de objeto para todas las dimensiones, pero la primera son los max través de la entrada SparseTensor valores objetos de forma para las dimensiones correspondientes. Su primer valor de forma es N , el tamaño minibatch.

La entrada SparseTensor índices objetos se supone ordenados en orden lexicográfico estándar. Si este no es el caso, después de esta carrera paso sparse.reorder para restaurar la ordenación de índice.

Por ejemplo, si la entrada en serie es un [2, 3] matriz que representa dos originales SparseTensor objetos:

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

y

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

entonces el deserializado final de SparseTensor será:

 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 de tipo string de la forma [N, 3] . El serializado y envasado SparseTensor objetos.
dtype El dtype del serializado SparseTensor objetos.
rank (opcional) Python int, el rango de la SparseTensor objetos.
name Un prefijo nombre para los tensores devueltos (opcional)

A SparseTensor que representa la deserializado SparseTensor s, concatenado lo largo de la SparseTensor primera dimensión s.

Todo el serializado SparseTensor s debe haber tenido el mismo rango y tipo.