tensorflow:: ops:: DeserializeManySparse

Deserializuj i łącz SparseTensors z serializowanego minibatchu.

Streszczenie

Wejściowy obiekt serialized_sparse musi być macierzą ciągów o kształcie [N x 3] , gdzie N to rozmiar minibatchu, a wiersze odpowiadają spakowanym wynikom funkcji SerializeSparse . Wszystkie rangi oryginalnych obiektów SparseTensor muszą być takie same. Po utworzeniu finalnego SparseTensor ma on rangę o jeden wyższą niż rangi przychodzących obiektów SparseTensor (zostały one połączone wzdłuż nowego wymiaru wiersza).

Wartości kształtu wyjściowego obiektu SparseTensor dla wszystkich wymiarów oprócz pierwszego to maksymalna wartość spośród wartości kształtu wejściowego obiektu SparseTensor dla odpowiadających im wymiarów. Pierwsza wartość kształtu to N , czyli rozmiar minipartii.

Zakłada się, że indeksy obiektów SparseTensor wejściowych są uporządkowane zgodnie ze standardową kolejnością leksykograficzną. Jeśli tak nie jest, po tym kroku należy uruchomić SparseReorder , aby przywrócić kolejność indeksów.

Na przykład, jeśli zserializowane dane wejściowe są macierzą [2 x 3] reprezentującą dwa oryginalne obiekty SparseTensor :

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

I

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

wówczas ostateczny zdeserializowany SparseTensor będzie wyglądał następująco:

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

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• serialized_sparse: 2-D, N serializowanych obiektów SparseTensor . Musi mieć 3 kolumny.
• dtype: dtype serializowanych obiektów SparseTensor .

Zwroty:

• Output sparse_indices
• Output sparse_values
• Output sparse_shape

Atrybuty publiczne

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
)