tensorflow::ops::DeserializeManySparse

Serileştirilmiş bir mini gruptan SparseTensors serileştirmeyi tersine çevirin ve birleştirin.

Özet

Giriş olarak verilen serialized_sparse N minibatch boyutu olduğu ve satırların SerializeSparse paketlenmiş çıktılarına karşılık geldiği [N x 3] şeklinde bir dize matrisi olmalıdır. Orijinal SparseTensor nesnelerinin rankları birbirine eşit olmalıdır. Son SparseTensor oluşturulduğunda, gelen SparseTensor nesnelerinin ranklarından bir rank daha yüksek olur (yeni bir satır boyutu boyunca birleştirilmişlerdir).

Çıktı SparseTensor nesnesinin ilk boyut dışındaki tüm boyutlarındaki şekil değerleri, ilgili boyutlardaki girdi SparseTensor nesnelerinin şekil değerlerinin maksimumudur. İlk şekil değeri ise mini grup boyutu olan N .

Giriş SparseTensor nesnelerinin indekslerinin standart sözlük sırasına göre sıralandığı varsayılır. Eğer durum böyle değilse, bu adımdan sonra indeks sıralamasını geri yüklemek için SparseReorder çalıştırın.

Örneğin, serileştirilmiş girdi, iki orijinal SparseTensor nesnesini temsil eden [2 x 3] bir matris ise:

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

Ve

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

O halde nihai seri durumdan çıkarılmış SparseTensor şu şekilde olacaktır:

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

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• serialized_sparse: 2 boyutlu, N serileştirilmiş SparseTensor nesnesi. 3 sütun içermelidir.
• dtype: Serileştirilmiş SparseTensor nesnelerinin dtype .

İadeler:

• seyrek indeksleri Output
• seyrek değerleri Output
• seyrek şekilli Output

Genel özellikler

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
)