تينسورفلو :: العمليات :: إزالة تسلسل العديد من النتوءات
#include <sparse_ops.h>
قم SparseTensors
تسلسل SparseTensors وسلسلة من minibatch متسلسل.
ملخص
يجب أن يكون إدخال serialized_sparse
عبارة عن مصفوفة سلسلة من الشكل [N x 3]
حيث N
هو الحجم المصغر والصفوف تتوافق مع مخرجات SerializeSparse
المعبأة. يجب أن تتطابق جميع SparseTensor
كائنات SparseTensor
الأصلية. عندما يتم إنشاء SparseTensor
النهائي ، فإنه يحتل مرتبة أعلى من رتبة كائنات SparseTensor
الواردة (تم SparseTensor
على طول بعد صف جديد).
قيم شكل كائن SparseTensor
الناتج لجميع الأبعاد ولكن الأولى هي الحد الأقصى عبر قيم شكل كائنات SparseTensor
المدخلة SparseTensor
المقابلة. أول قيمة لشكلها هي N
، حجم المينيباتش.
يُفترض أن مؤشرات كائنات SparseTensor
المدخلة مرتبة بترتيب معجمي قياسي. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فبعد هذه الخطوة ، قم بتشغيل SparseReorder
لاستعادة ترتيب الفهرس.
على سبيل المثال، إذا كان إدخال تسلسل هو [2 x 3]
مصفوفة يمثل اثنين الأصلية SparseTensor
قطع:
index = [ 0] [10] [20] values = [1, 2, 3] shape = [50]
و
index = [ 2] [10] values = [4, 5] shape = [30]
ثم سيكون SparseTensor
النهائي الذي تم إلغاء SparseTensor
هو:
index = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] values = [1, 2, 3, 4, 5] shape = [2 50]
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- serialized_sparse: 2-D ، كائنات
N
المتسلسلةSparseTensor
. يجب أن يحتوي على 3 أعمدة. - dtype:
dtype
SparseTensor
لكائناتSparseTensor
المتسلسلة.
عائدات:
البنائين والمدمرين | |
---|---|
DeserializeManySparse (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized_sparse, DataType dtype) |
السمات العامة | |
---|---|
operation | |
sparse_indices | |
sparse_shape | |
sparse_values |
السمات العامة
عملية
Operation operation
مؤشرات متفرقة
::tensorflow::Output sparse_indices
متفرقة
::tensorflow::Output sparse_shape
متفرقة
::tensorflow::Output sparse_values
الوظائف العامة
إزالة تسلسل العديد من النتوءات
DeserializeManySparse( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input serialized_sparse, DataType dtype )
Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Policies. Java is a registered trademark of Oracle and/or its affiliates.
Last updated 2020-04-20 UTC.