シリアル化されたミニバッチから「SparseTensors」を逆シリアル化し、連結します。
入力 `serialized_sparse` は、形状 `[N x 3]` の文字列行列でなければなりません。ここで、 `N` はミニバッチ サイズであり、行は `SerializeSparse` のパックされた出力に対応します。元の `SparseTensor` オブジェクトのランクはすべて一致する必要があります。最終的な `SparseTensor` が作成されるとき、そのランクは、受信する `SparseTensor` オブジェクトのランクよりも 1 つ高くなります (新しい行次元に沿って連結されています)。
最初の次元を除くすべての次元に対する出力 `SparseTensor` オブジェクトの形状値は、対応する次元に対する入力 `SparseTensor` オブジェクトの形状値全体の最大値です。最初の形状値は「N」、つまりミニバッチ サイズです。
入力 `SparseTensor` オブジェクトのインデックスは、標準の辞書編集順に並べられていると想定されます。そうでない場合は、このステップの後で `SparseReorder` を実行してインデックスの順序を復元します。
たとえば、シリアル化された入力が 2 つの元の `SparseTensor` オブジェクトを表す `[2 x 3]` 行列である場合、次のようになります。
インデックス = [ 0] [10] [20] 値 = [1、2、3] 形状 = [50]
そして
インデックス = [ 2] [10] 値 = [4, 5] 形状 = [30]
最終的に逆シリアル化された `SparseTensor` は次のようになります。
インデックス = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] 値 = [1、2、3、4、5] 形状 = [2 50]
定数
弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
static <T extends TType > DeserializeManySparse <T> | |
出力< TInt64 > | |
出力< TInt64 > | sparseShape () |
出力<T> | sparseValues () |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
パブリックメソッド
public static DeserializeManySparse <T> create (スコープscope、オペランド<TString> serializedSparse、Class<T> dtype)
新しい DeserializeManySparse オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
パラメーター
範囲 | 現在のスコープ |
---|---|
シリアル化されたスパース | 2 次元、「N」個のシリアル化された「SparseTensor」オブジェクト。 3 列必要です。 |
dtype | シリアル化された `SparseTensor` オブジェクトの `dtype`。 |
戻り値
- DeserializeManySparse の新しいインスタンス