tensorflow::ops::DésérialiserManySparse

Désérialiser et concaténer SparseTensors à partir d'un mini-lot sérialisé.

Résumé

L'objet serialized_sparse en entrée doit être une matrice de chaînes de caractères de forme [N x 3] où N représente la taille du mini-lot et les lignes correspondent aux sorties compressées de SerializeSparse . Les rangs des objets SparseTensor d'origine doivent tous être identiques. Lors de la création du SparseTensor final, son rang est supérieur d'une unité à celui des objets SparseTensor entrants (ces derniers ont été concaténés selon une nouvelle dimension de ligne).

Les valeurs de forme de l'objet SparseTensor de sortie, pour toutes les dimensions sauf la première, correspondent aux valeurs maximales des objets SparseTensor d'entrée pour les dimensions correspondantes. Sa première valeur de forme est N , la taille du mini-lot.

Les indices des objets SparseTensor d'entrée sont supposés ordonnés selon l'ordre lexicographique standard. Si ce n'est pas le cas, exécutez SparseReorder après cette étape pour rétablir l'ordre des indices.

Par exemple, si l'entrée sérialisée est une matrice [2 x 3] représentant deux objets SparseTensor originaux :

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

et

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

Le SparseTensor désérialisé final sera alors :

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

Arguments :

• portée : un objet Scope
• serialized_sparse : 2D, les N objets SparseTensor sérialisés. Doit comporter 3 colonnes.
• dtype : Le dtype des objets SparseTensor sérialisés.

Retours :

• Output sparse_indices
• Output sparse_values
• Forme creuse Output

attributs publics

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
)