aliran tensor:: operasi:: DeserialisasiManySparse

Deserialisasi dan gabungkan SparseTensors dari minibatch serial.

Ringkasan

Masukan serialized_sparse harus berupa matriks string berbentuk [N x 3] dengan N adalah ukuran minibatch dan baris-barisnya sesuai dengan keluaran yang dikemas dari SerializeSparse . Jajaran objek SparseTensor asli semuanya harus cocok. Saat SparseTensor akhir dibuat, ia memiliki peringkat satu lebih tinggi daripada peringkat objek SparseTensor yang masuk (objek tersebut telah digabungkan di sepanjang dimensi baris baru).

Nilai bentuk objek SparseTensor keluaran untuk semua dimensi, tetapi yang pertama adalah nilai maksimal seluruh nilai bentuk objek SparseTensor masukan untuk dimensi terkait. Nilai bentuk pertamanya adalah N , ukuran minibatch.

Indeks objek input SparseTensor diasumsikan diurutkan dalam urutan leksikografis standar. Jika hal ini tidak terjadi, setelah langkah ini jalankan SparseReorder untuk memulihkan pengurutan indeks.

Misalnya, jika input serial adalah matriks [2 x 3] yang mewakili dua objek SparseTensor asli:

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

Dan

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

maka SparseTensor terakhir yang dideserialisasi akan menjadi:

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

Argumen:

• ruang lingkup: Objek Lingkup
• serialized_sparse: 2-D, N objek SparseTensor berseri. Harus memiliki 3 kolom.
• dtype: Tipe dtype dari objek SparseTensor yang diserialisasi.

Pengembalian:

• Output sparse_indices
• Output nilai_jarang
• Output sparse_shape

Atribut publik

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
)