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टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: DeserializeManySparse

#include <sparse_ops.h>

क्रमबद्ध मिनीबैच से SparseTensors और संक्षिप्त करें।

सारांश

इनपुट serialized_sparse आकार का एक स्ट्रिंग मैट्रिक्स होना चाहिए [N x 3] जहां N मिनीबच आकार है और पंक्तियाँ SerializeSparse पैक्ड आउटपुट के अनुरूप हैं। मूल SparseTensor ऑब्जेक्ट की रैंक सभी से मेल खाना चाहिए। जब अंतिम SparseTensor बनाया जाता है, तो इसमें आने वाली SparseTensor ऑब्जेक्ट्स की रैंक की तुलना में एक उच्च रैंक SparseTensor है (उन्हें एक नई पंक्ति आयाम के साथ SparseTensor किया गया है)।

सभी आयामों के लिए आउटपुट SparseTensor ऑब्जेक्ट का आकार मान लेकिन संबंधित आयामों के लिए इनपुट SparseTensor ऑब्जेक्ट्स के आकार मानों में सबसे पहले हैं। इसका पहला आकार मान N , मिनीबच आकार है।

इनपुट SparseTensor ऑब्जेक्ट्स इंडेक्स को मानक लेक्सिकोग्राफ़िक ऑर्डर में ऑर्डर किया गया है। यदि यह स्थिति नहीं है, तो इस चरण के बाद इंडेक्स ऑर्डरिंग को पुनर्स्थापित करने के लिए SparseReorder चलाएं।

उदाहरण के लिए, यदि SparseTensor इनपुट एक [2 x 3] मैट्रिक्स दो मूल SparseTensor ऑब्जेक्ट्स का प्रतिनिधित्व करता है: 093de340410

और

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

फिर अंतिम deserialized SparseTensor होगा:

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

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • serialized_sparse: 2-D, N क्रमबद्ध SparseTensor ऑब्जेक्ट। 3 कॉलम होने चाहिए।
  • dtype: dtype धारावाहिक की SparseTensor वस्तुओं।

रिटर्न:

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
sparse_indices
sparse_shape
sparse_values

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

विरल

0556fbdc0

sparse_shape

::tensorflow::Output sparse_shape

sparse_values

::tensorflow::Output sparse_values

सार्वजनिक कार्य

DeserializeManySparse

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