tensorflow :: ops :: DeserializeManySparse

Serileştirilmiş bir mini partiden SparseTensor'ları seri halinden SparseTensors ve birleştirin.

Özet

serialized_sparse girdisi, [N x 3] şeklinde bir dize matrisi olmalıdır; burada N , mini seri boyutudur ve satırlar, SerializeSparse paketli çıktılarına karşılık gelir. Orijinal SparseTensor nesnelerinin kademelerinin tümü eşleşmelidir. Son SparseTensor oluşturulduğunda, gelen SparseTensor nesnelerinden bir üst sıraya sahiptir (yeni bir satır boyutu boyunca birleştirilmiştir).

Tüm boyutlar için çıktı SparseTensor nesnesinin şekil değerleri, ancak ilki, karşılık gelen boyutlar için giriş SparseTensor nesnelerinin şekil değerlerinin maksimum SparseTensor . İlk biçim değeri N , minibatch boyutu.

Giriş SparseTensor nesnelerinin dizinlerinin standart sözlük sırasına göre sıralandığı varsayılır. Durum bu değilse, bu adımdan sonra dizin SparseReorder geri yüklemek için SparseReorder çalıştırın.

Örneğin, serileştirilmiş giriş iki orijinal SparseTensor nesnesini temsil eden bir [2 x 3] matris ise:

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

ve

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

son serileştirilmiş SparseTensor şu şekilde olacaktır:

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

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• serialized_sparse: 2-B, N serileştirilmiş SparseTensor nesneleri. 3 sütun olmalıdır.
• d_type: dtype tefrika arasında SparseTensor nesneleri.

İadeler:

• Output sparse_indices
• Output seyrek_değerleri
• Output sparse_shape

Genel özellikler

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
)