tensoreflusso:: ops:: DeserializeSparse

Deserializzare oggetti SparseTensor .

Riepilogo

L'input serialized_sparse deve avere la forma [?, ?, ..., ?, 3] dove l'ultima dimensione memorizza oggetti SparseTensor serializzati e le altre N dimensioni (N >= 0) corrispondono a un batch. I ranghi degli oggetti SparseTensor originali devono tutti corrispondere. Quando viene creato lo SparseTensor finale, il suo rango è il rango degli oggetti SparseTensor in entrata più N; i tensori sparsi sono stati concatenati lungo nuove dimensioni, una per ogni lotto.

I valori di forma dell'oggetto SparseTensor di output per le dimensioni originali sono i valori massimi tra i valori di forma degli oggetti SparseTensor di input per le dimensioni corrispondenti. Le nuove dimensioni corrispondono alla dimensione del lotto.

Si presuppone che gli indici degli oggetti SparseTensor di input siano ordinati in ordine lessicografico standard. In caso contrario, dopo questo passaggio eseguire SparseReorder per ripristinare l'ordinamento degli indici.

Ad esempio, se l'input serializzato è una matrice [2 x 3] che rappresenta due oggetti SparseTensor originali:

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

E

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

quindi lo SparseTensor deserializzato finale sarà:

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

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• serialized_sparse: gli oggetti SparseTensor serializzati. L'ultima dimensione deve avere 3 colonne.
• dtype: il dtype degli oggetti SparseTensor serializzati.

Resi:

• Output sparse_indices
• Output valori_sparsi
• Output sparse_shape

Attributi pubblici

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
)