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Deserializar y concatenar SparseTensors desde un minibatch serializado.

Resumen

La entrada serialized_sparse debe ser una matriz de cadena de forma [N x 3] donde N es el tamaño del minibatch y las filas corresponden a las salidas empaquetadas de SerializeSparse . SparseTensor rangos de los objetos SparseTensor originales deben coincidir. Cuando se crea el SparseTensor final, tiene un rango uno más alto que los rangos de los objetos SparseTensor entrantes (han sido concatenados a lo largo de una nueva dimensión de fila).

Los valores de forma del objeto SparseTensor salida para todas las dimensiones, pero el primero es el máximo en los valores de forma de los objetos SparseTensor entrada para las dimensiones correspondientes. Su primer valor de forma es N , el tamaño del minibatch.

Los SparseTensor objetos SparseTensor entrada se asumen ordenados en orden lexicográfico estándar. Si este no es el caso, después de este paso, ejecute SparseReorder para restaurar el orden del índice.

Por ejemplo, si la entrada serializada es una matriz [2 x 3] que representa dos objetos SparseTensor originales:

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

y

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

entonces el SparseTensor deserializado final será:

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

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• serialized_sparse: 2-D, los N objetos SparseTensor serializados. Debe tener 3 columnas.
• dtype: el dtype de los objetos SparseTensor serializados.

Devoluciones:

• Output sparse_indices
• Output sparse_values
• Output sparse_shape

Atributos públicos

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
)