tensorflow::ops::DeserializeManySparse

Desserializar e concatenar SparseTensors a partir de um minibatch serializado.

Resumo

A entrada serialized_sparse deve ser uma matriz de strings de formato [N x 3] onde N é o tamanho do minibatch e as linhas correspondem às saídas compactadas de SerializeSparse . Os ranks dos objetos SparseTensor originais devem ser todos iguais. Quando o SparseTensor final é criado, ele tem um rank uma unidade maior que os ranks dos objetos SparseTensor de entrada (eles foram concatenados ao longo de uma nova dimensão de linha).

Os valores de forma do objeto SparseTensor de saída, para todas as dimensões exceto a primeira, são os valores máximos entre os valores de forma dos objetos SparseTensor de entrada para as dimensões correspondentes. Seu primeiro valor de forma é N , o tamanho do minibatch.

Presume-se que os índices dos objetos SparseTensor de entrada estejam ordenados em ordem lexicográfica padrão. Caso contrário, execute SparseReorder após esta etapa para restaurar a ordem dos índices.

Por exemplo, se a entrada serializada for uma matriz [2 x 3] representando dois objetos SparseTensor originais:

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

e

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

então o SparseTensor desserializado final será:

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

Argumentos:

• escopo: Um objeto de escopo
• serialized_sparse: 2-D, Os N objetos SparseTensor serializados. Deve ter 3 colunas.
• dtype: O dtype dos objetos SparseTensor serializados.

Devoluções:

• Output sparse_indices
• Output valores esparsos
• Output sparse_shape

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
)