тензорный поток:: опс:: ДесериализоватьSparse

Десериализовать объекты SparseTensor .

Краткое содержание

Входные данные serialized_sparse должны иметь форму [?, ?, ..., ?, 3] , где последнее измерение хранит сериализованные объекты SparseTensor , а остальные N измерений (N >= 0) соответствуют пакету. Все ранги исходных объектов SparseTensor должны совпадать. Когда создается окончательный SparseTensor , его ранг равен рангу входящих объектов SparseTensor плюс N; разреженные тензоры были объединены по новым измерениям, по одному для каждой партии.

Значения формы выходного объекта SparseTensor для исходных размеров — это максимальные значения формы входных объектов SparseTensor для соответствующих размеров. Новые размеры соответствуют размеру партии.

Предполагается, что индексы входных объектов SparseTensor упорядочены в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, после этого шага запустите SparseReorder , чтобы восстановить порядок индексов.

Например, если сериализованный ввод представляет собой матрицу [2 x 3] представляющую два исходных объекта SparseTensor :

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

и

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

тогда окончательный десериализованный SparseTensor будет:

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

Аргументы:

• область: объект области.
• Serialized_sparse: сериализованные объекты SparseTensor . Последнее измерение должно иметь 3 столбца.
• dtype: dtype сериализованных объектов SparseTensor .

Возврат:

• Output разреженных_индексов
• Output разреженных_значений
• Output разреженной_формы

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output sparse_indices

::tensorflow::Output sparse_shape

::tensorflow::Output sparse_values

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