تينسورفلو :: العمليات :: إزالة تسلسل العديد من النتوءات

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 المتسلسلة SparseTensor . يجب أن يحتوي على 3 أعمدة.
• dtype: dtype SparseTensor لكائنات SparseTensor المتسلسلة.

عائدات:

• مؤشرات Output متفرقة
• Output sparse_values
• Output sparse_shape

السمات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output sparse_indices

::tensorflow::Output sparse_shape

::tensorflow::Output sparse_values

 DeserializeManySparse(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized_sparse,
  DataType dtype
)