יום הקהילה ML הוא 9 בנובמבר! הצטרפו אלינו עדכונים מ- TensorFlow, JAX, ועוד למידע נוסף

זרימת טנסור :: אופ :: DeserializeSparse

#include <sparse_ops.h>

SparseTensor מאובייקטים של SparseTensor .

סיכום

על הקלט serialized_sparse להיות בעל הצורה [?, ?, ..., ?, 3] כאשר המאפיין האחרון מאחסן אובייקטים SparseTensor ושאר הממדים N (N> = 0) תואמים אצווה. שורות האובייקטים המקוריים של SparseTensor חייבות להתאים. כאשר נוצר SparseTensor הסופי, דרגתו היא דרגת אובייקטים ה- SparseTensor הנכנסים בתוספת N; המתחים הדלילים הורכבו לאורך ממדים חדשים, אחד לכל אצווה.

ערכי הצורה של אובייקט SparseTensor המוצא עבור הממדים המקוריים הם המקסימום על פני ערכי הצורה של אובייקטים SparseTensor הקלט עבור הממדים המתאימים. הממדים החדשים תואמים את גודל האצווה.

ההנחה היא SparseTensor הקלט של אובייקטים SparseTensor מסודרים לפי סדר לקסיקוגרפי סטנדרטי. אם זה לא המקרה, לאחר שלב זה הפעל את SparseReorder לשחזור סדר האינדקס.

לדוגמא, אם הקלט SparseTensor מטריצה [2 x 3] המייצגת שני אובייקטים מקוריים של SparseTensor :

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

ו-

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

ואז ה- SparseTensor יהיה:

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

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • serialized_sparse: האובייקטים SparseTensor . הממד האחרון חייב לכלול 3 עמודות.
  • dtype: ה- dtype של אובייקטים SparseTensor בסידרה.

החזרות:

קונסטרוקטורים ומשחתנים

DeserializeSparse (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized_sparse, DataType dtype)

תכונות ציבוריות

operation
sparse_indices
sparse_shape
sparse_values

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

דפים דלים

::tensorflow::Output sparse_indices

צורה דלילה

::tensorflow::Output sparse_shape

ערכים דלילים

::tensorflow::Output sparse_values

פונקציות ציבוריות

DeserializeSparse

 DeserializeSparse(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized_sparse,
  DataType dtype
)