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tensorflow :: ops :: DeserializeManySparse

#include <sparse_ops.h>

직렬화 된 미니 SparseTensors 에서 SparseTensorsSparseTensors 직렬화하고 연결합니다.

요약

입력 serialized_sparse[N x 3] 모양의 문자열 행렬이어야합니다 [N x 3] 여기서 N 은 미니 배치 크기이고 행은 SerializeSparse 패킹 된 출력에 해당합니다. 원본 SparseTensor 개체의 순위는 모두 일치해야합니다. 최종 SparseTensor 가 생성되면 들어오는 SparseTensor 개체의 순위보다 1 순위가 높습니다 (새 행 차원을 따라 연결됨).

모든 차원에 대한 출력 SparseTensor 객체의 모양 값이지만 첫 번째는 해당 차원에 대한 입력 SparseTensor 객체의 모양 값에 대한 최대 값입니다. 첫 번째 모양 값은 미니 배치 크기 인 N 입니다.

입력 SparseTensor 객체의 인덱스는 표준 사전 순으로 정렬되어 있다고 가정합니다. 그렇지 않은 경우이 단계 후에 SparseReorder 를 실행하여 인덱스 순서를 복원하십시오.

예를 들어 직렬화 된 입력이 두 개의 원래 SparseTensor 객체를 나타내는 [2 x 3] 행렬 인 경우 :

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

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

최종 역 직렬화 된 SparseTensor 는 다음과 같습니다.

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

인수 :

  • 범위 : 범위 개체
  • serialized_sparse : 2-D, N 직렬화 된 SparseTensor 객체. 3 개의 열이 있어야합니다.
  • dtype : 직렬화 된 SparseTensor 개체의 dtype 입니다.

보고:

생성자와 소멸자

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

공용 속성

operation
sparse_indices
sparse_shape
sparse_values

공용 속성

조작

Operation operation

sparse_indices

::tensorflow::Output sparse_indices

sparse_shape

::tensorflow::Output sparse_shape

희소 _ 값

::tensorflow::Output sparse_values

공공 기능

DeserializeManySparse

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