flux tensoriel : : opérations : : DésérialiserBeaucoupSparse

Désérialisez et concaténez SparseTensors à partir d'un mini-lot sérialisé.

Résumé

L'entrée serialized_sparse doit être une matrice de chaînes de forme [N x 3] où N est la taille du mini-lot et les lignes correspondent aux sorties compressées de SerializeSparse . Les rangs des objets SparseTensor d'origine doivent tous correspondre. Lorsque le SparseTensor final est créé, il a un rang supérieur à celui des objets SparseTensor entrants (ils ont été concaténés le long d'une nouvelle dimension de ligne).

Les valeurs de forme de l'objet SparseTensor de sortie pour toutes les dimensions, à l'exception des premières, correspondent au maximum des valeurs de forme des objets SparseTensor d'entrée pour les dimensions correspondantes. Sa première valeur de forme est N , la taille du mini-lot.

Les indices des objets SparseTensor d'entrée sont supposés classés dans l'ordre lexicographique standard. Si ce n'est pas le cas, après cette étape, exécutez SparseReorder pour restaurer l'ordre des index.

Par exemple, si l'entrée sérialisée est une matrice [2 x 3] représentant deux objets SparseTensor d'origine :

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

et

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

alors le SparseTensor désérialisé final sera :

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

Arguments :

• scope : un objet Scope
• serialized_sparse : 2-D, les N objets SparseTensor sérialisés. Doit avoir 3 colonnes.
• dtype : le dtype des objets SparseTensor sérialisés.

Retours :

• Output sparse_indices
• Output sparse_values
• Output sparse_shape

Attributs publics

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
)