tensorflow :: ops :: DeserializeSparse

SparseTensor 개체를 역 직렬화합니다.

요약

입력 serialized_sparse 는 [?, ?, ..., ?, 3] 모양이어야합니다 [?, ?, ..., ?, 3] 여기서 마지막 차원은 직렬화 된 SparseTensor 객체를 저장하고 다른 N 차원 (N> = 0)은 배치에 해당합니다. 원본 SparseTensor 개체의 순위는 모두 일치해야합니다. 최종 SparseTensor 가 생성 될 때 순위는 들어오는 SparseTensor 개체의 순위에 N을 더한 값입니다. 희소 텐서는 각 배치마다 하나씩 새로운 차원을 따라 연결되었습니다.

원래 차원에 대한 출력 SparseTensor 객체의 모양 값은 해당 차원에 대한 입력 SparseTensor 객체의 모양 값에 대한 최대 값입니다. 새 차원은 배치의 크기와 일치합니다.

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]

및

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 : 직렬화 된 SparseTensor 개체입니다. 마지막 차원에는 3 개의 열이 있어야합니다.
• dtype : 직렬화 된 SparseTensor 개체의 dtype 입니다.

보고:

• sparse_indices Output
• sparse_values Output
• sparse_shape Output

공용 속성

Operation operation

::tensorflow::Output sparse_indices

::tensorflow::Output sparse_shape

::tensorflow::Output sparse_values

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