tensorflow::ops::DeserializeManySparse

Melakukan deserialisasi dan menggabungkan SparseTensors dari minibatch yang telah diserialisasi.

Ringkasan

Input serialized_sparse harus berupa matriks string dengan bentuk [N x 3] di mana N adalah ukuran minibatch dan baris-barisnya sesuai dengan output yang dikemas dari SerializeSparse . Peringkat objek SparseTensor asli harus semuanya cocok. Ketika SparseTensor akhir dibuat, ia memiliki peringkat satu lebih tinggi daripada peringkat objek SparseTensor yang masuk (mereka telah digabungkan sepanjang dimensi baris baru).

Nilai bentuk objek SparseTensor keluaran untuk semua dimensi kecuali dimensi pertama adalah nilai maksimum dari nilai bentuk objek SparseTensor masukan untuk dimensi yang sesuai. Nilai bentuk pertamanya adalah N , yaitu ukuran minibatch.

Indeks objek SparseTensor masukan diasumsikan terurut dalam urutan leksikografis standar. Jika tidak demikian, setelah langkah ini jalankan SparseReorder untuk mengembalikan urutan indeks.

Misalnya, jika input yang diserialkan adalah matriks [2 x 3] yang mewakili dua objek SparseTensor asli:

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

Dan

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

Maka SparseTensor hasil deserialisasi akhirnya akan menjadi:

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

Argumen:

• Cakupan: Objek Cakupan
• serialized_sparse: 2-D, N objek SparseTensor yang diserialisasi. Harus memiliki 3 kolom.
• dtype: dtype dari objek SparseTensor yang diserialisasi.

Mengembalikan:

• Output indeks jarang
• Output sparse_values
• Output sparse_shape

Atribut publik

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
)