tensorflow :: ops :: Seriyi Kaldır

SparseTensor nesnelerinin SparseTensor .

Özet

serialized_sparse girdisi, son boyutun serileştirilmiş SparseTensor nesnelerini sakladığı ve diğer N boyutlarının (N> = 0) bir partiye karşılık geldiği [?, ?, ..., ?, 3] şeklinde olmalıdır. Orijinal SparseTensor nesnelerinin kademelerinin tümü eşleşmelidir. Son SparseTensor oluşturulduğunda, sıralaması, gelen SparseTensor nesnelerinin sıralaması artı N'dir; seyrek tensörler, her parti için bir tane olmak üzere yeni boyutlar boyunca birleştirildi.

Orijinal boyutlar için çıktı SparseTensor nesnesinin şekil değerleri, karşılık gelen boyutlar için giriş SparseTensor nesnelerinin şekil değerlerinin maksimum SparseTensor . Yeni boyutlar, partinin boyutuyla eşleşir.

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]

daha sonra son serileştirilmiş SparseTensor 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: Serileştirilmiş SparseTensor nesneleri. Son boyutta 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

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