fluxo tensor:: ops:: DeserializeManySparse

Desserializar e concatenar SparseTensors de um minilote serializado.

Resumo

A entrada serialized_sparse deve ser uma matriz de string de formato [N x 3] onde N é o tamanho do minilote e as linhas correspondem às saídas compactadas de SerializeSparse . Todas as classificações dos objetos SparseTensor originais devem corresponder. Quando o SparseTensor final é criado, ele possui uma classificação um acima das classificações dos objetos SparseTensor recebidos (eles foram concatenados ao longo de uma nova dimensão de linha).

Os valores de forma do objeto SparseTensor de saída para todas as dimensões, exceto os primeiros, são o máximo entre os valores de forma dos objetos SparseTensor de entrada para as dimensões correspondentes. Seu primeiro valor de formato é N , o tamanho do minilote.

Os índices dos objetos SparseTensor de entrada são considerados ordenados na ordem lexicográfica padrão. Se este não for o caso, após esta etapa execute SparseReorder para restaurar a ordem do índice.

Por exemplo, se a entrada serializada for uma matriz [2 x 3] representando dois objetos SparseTensor originais:

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

e

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

então o SparseTensor desserializado final será:

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

Argumentos:

• escopo: um objeto Escopo
• serialized_sparse: 2-D, os N objetos SparseTensor serializados. Deve ter 3 colunas.
• dtype: O dtype dos objetos SparseTensor serializados.

Retorna:

• Output sparse_indices
• Output sparse_values
• Output sparse_shape

Atributos públicos

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
)