יום הקהילה ML הוא 9 בנובמבר! הצטרפו אלינו עדכונים מ- TensorFlow, JAX, ועוד למידע נוסף

זרימת טנסור :: אופ :: DeserializeManySparse

#include <sparse_ops.h>

SparseTensors מחדש ושרשר את SparseTensors ממקבץ מיני סדרתי.

סיכום

הקלט serialized_sparse חייב להיות מטריצת מחרוזות בצורת [N x 3] כאשר N הוא גודל מיני האצווה והשורות תואמות לפלטים ארוזים של SerializeSparse . שורות האובייקטים המקוריים של SparseTensor חייבות להתאים. כאשר נוצר SparseTensor הסופי, הוא נמצא בדרגה אחת גבוהה יותר משורות אובייקטים SparseTensor הנכנסים (הם SparseTensor לאורך מימד שורה חדש).

ערכי הצורה של אובייקט SparseTensor המוצא לכל הממדים, אך הראשון הוא מקסימום על פני ערכי הצורה של אובייקטים SparseTensor עבור הממדים המתאימים. ערך הצורה הראשון שלו הוא N , גודל המיניבוצץ.

ההנחה היא SparseTensor הקלט של אובייקטים SparseTensor מסודרים לפי סדר לקסיקוגרפי סטנדרטי. אם זה לא המקרה, לאחר שלב זה הפעל את SparseReorder לשחזור סדר האינדקס.

לדוגמא, אם הקלט SparseTensor מטריצה [2 x 3] המייצגת שני אובייקטים מקוריים של SparseTensor :

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

ו-

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

ואז ה- SparseTensor יהיה:

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

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • serialized_sparse: 2-D, ה- N אובייקטים SparseTensor בסידרה. חייב להכיל 3 עמודות.
  • dtype: ה- dtype של אובייקטים SparseTensor בסידרה.

החזרות:

קונסטרוקטורים ומשחתנים

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

תכונות ציבוריות

operation
sparse_indices
sparse_shape
sparse_values

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

דפים דלים

::tensorflow::Output sparse_indices

צורה דלילה

::tensorflow::Output sparse_shape

ערכים דלילים

::tensorflow::Output sparse_values

פונקציות ציבוריות

DeserializeManySparse

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