tensorflow::ops::DeserializeManySparse

แปลงข้อมูล SparseTensors จากมินิแบทช์ที่ถูกแปลงเป็นรูปแบบอนุกรมแล้ว มาเชื่อมต่อเข้าด้วยกัน

สรุป

อินพุต serialized_sparse ต้องเป็นเมทริกซ์สตริงที่มีรูปร่าง [N x 3] โดยที่ N คือขนาดของมินิแบทช์ และแถวต่างๆ สอดคล้องกับเอาต์พุตที่บรรจุแล้วของ SerializeSparse อันดับของออบเจ็กต์ SparseTensor ดั้งเดิมต้องตรงกันทั้งหมด เมื่อสร้าง SparseTensor สุดท้ายแล้ว จะมีอันดับสูงกว่าอันดับของออบเจ็กต์ SparseTensor ที่เข้ามาหนึ่งอันดับ (เนื่องจากมีการต่อกันตามมิติแถวใหม่)

ค่ารูปร่างของออบเจ็กต์ SparseTensor เป็นผลลัพธ์สำหรับทุกมิติ ยกเว้นมิติแรก จะเป็นค่าสูงสุดจากค่ารูปร่างของออบเจ็กต์ SparseTensor ที่เป็นอินพุตสำหรับมิติที่สอดคล้องกัน โดยค่ารูปร่างแรกคือ N ซึ่งเป็นขนาดของมินิแบทช์

โดยทั่วไปแล้ว ดัชนีของออบเจ็กต์ SparseTensor ที่ป้อนเข้ามาจะเรียงลำดับตามพจนานุกรมมาตรฐาน หากไม่เป็นเช่นนั้น หลังจากขั้นตอนนี้ ให้เรียกใช้ SparseReorder เพื่อคืนค่าลำดับดัชนี

ตัวอย่างเช่น หากอินพุตที่ถูกแปลงเป็นรูปแบบอนุกรมคือเมทริกซ์ขนาด [2 x 3] ที่แสดงถึงวัตถุ SparseTensor ดั้งเดิมสองรายการ:

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

และ

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

ดังนั้น SparseTensor ที่ถูกแปลงเป็นรูปแบบดีซีเรียลไลซ์ขั้นสุดท้ายจะมีลักษณะดังนี้:

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

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• serialized_sparse: 2 มิติ, อ็อบเจ็กต์ SparseTensor ที่ถูกทำให้เป็นอนุกรมจำนวน N ต้องมี 3 คอลัมน์
• dtype: dtype ของอ็อบเจ็กต์ SparseTensor ที่ถูกแปลงเป็นรูปแบบอนุกรม (serialized)

การส่งคืนสินค้า:

• Output แบบเบาบาง
• Output ค่ากระจัดกระจาย
• Output sparse_shape

คุณลักษณะสาธารณะ

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
)