tensorflow:: אופס:: DeserializeManySparse

הסר ושרשר SparseTensors ממיני-אצט סידורי.

סיכום

הקלט serialized_sparse חייב להיות מטריצת מחרוזת של צורה [N x 3] כאשר N הוא גודל minibatch והשורות מתאימות לפלטים ארוזים של SerializeSparse . הדרגות של אובייקטי SparseTensor המקוריים חייבים להתאים כולם. כאשר ה- SparseTensor הסופי נוצר, יש לו דירוג אחד גבוה יותר מהדרגות של אובייקטי SparseTensor הנכנסים (הם שורשרו לאורך ממד שורה חדשה).

ערכי הצורה של אובייקט SparseTensor של הפלט עבור כל הממדים אך הראשונים הם המקסימום על פני ערכי הצורה של אובייקטי SparseTensor הקלט עבור הממדים התואמים. ערך הצורה הראשון שלו הוא N , גודל המיניאצ'.

ההנחה היא שהמדדים של אובייקטי SparseTensor הקלט מסודרים בסדר לקסיקוגרפי סטנדרטי. אם זה לא המקרה, לאחר שלב זה הפעל SparseReorder כדי לשחזר את סדר האינדקס.

לדוגמה, אם הקלט המסודר הוא מטריצה [2 x 3] המייצגת שני אובייקטים מקוריים SparseTensor :

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

ו-

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

אז ה- SparseTensor הסופי המבוסס על סידור יהיה:

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

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• serialized_sparse: 2-D, ה- N אובייקטים SparseTensor המסודרים. חייב להיות 3 עמודות.
• dtype: ה- dtype של אובייקטי SparseTensor המסודרים.

החזרות:

• Output מדדים_דלילים
• Output sparse_values
• Output sparse_shape

תכונות ציבוריות

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
)