tensorflow:: ops:: DeserializeManySparse

Deserializa y concatena SparseTensors a partir de un minilote serializado.

Resumen

La entrada serialized_sparse debe ser una matriz de cadenas de caracteres con forma [N x 3] donde N es el tamaño del minibatch y las filas corresponden a las salidas empaquetadas de SerializeSparse . Los rangos de los objetos SparseTensor originales deben coincidir. Cuando se crea el SparseTensor final, su rango es uno superior al de los objetos SparseTensor de entrada (ya que se han concatenado a lo largo de una nueva dimensión de filas).

Los valores de forma del objeto SparseTensor de salida, para todas las dimensiones excepto la primera, son el máximo entre los valores de forma de los objetos SparseTensor de entrada para las dimensiones correspondientes. Su primer valor de forma es N , el tamaño del minilote.

Se asume que los índices de los objetos SparseTensor de entrada están ordenados según el orden lexicográfico estándar. Si este no es el caso, después de este paso ejecute SparseReorder para restaurar el orden de los índices.

Por ejemplo, si la entrada serializada es una matriz [2 x 3] que representa dos objetos SparseTensor originales:

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

y

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

Entonces, el SparseTensor deserializado final será:

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

Argumentos:

• ámbito: Un objeto de ámbito
• serialized_sparse: 2-D, Los N objetos SparseTensor serializados. Debe tener 3 columnas.
• dtype: El dtype de los objetos SparseTensor serializados.

Devoluciones:

• Output índices dispersos
• Output valores dispersos
• forma dispersa Output

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
)