tensor akışı:: işlem:: Seri durumdan çıkarmaSparse

SparseTensor nesnelerini seri durumdan çıkarın.

Özet

serialized_sparse girişi, son boyutun serileştirilmiş SparseTensor nesnelerini depoladığı ve diğer N boyutların (N >= 0) bir toplu işleme karşılık geldiği [?, ?, ..., ?, 3] şekline sahip olmalıdır. Orijinal SparseTensor nesnelerinin sıralamalarının tümü eşleşmelidir. Son SparseTensor oluşturulduğunda, onun sıralaması, gelen SparseTensor nesnelerinin sıralaması artı N'dir; seyrek tensörler, her parti için bir tane olacak şekilde yeni boyutlar boyunca birleştirildi.

Çıkış SparseTensor nesnesinin orijinal boyutlar için şekil değerleri, karşılık gelen boyutlar için giriş SparseTensor nesnelerinin şekil değerlerindeki maksimum değerdir. Yeni boyutlar partinin boyutuyla eşleşiyor.

Giriş SparseTensor nesnelerinin indekslerinin standart sözlükbilimsel sıraya göre sıralandığı varsayılır. Durum böyle değilse, bu adımdan sonra dizin sıralamasını geri yüklemek için SparseReorder çalıştırın.

Örneğin, serileştirilmiş giriş iki orijinal SparseTensor nesnesini temsil eden bir [2 x 3] matris ise:

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

Ve

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

o zaman seri durumdan çıkarılan son SparseTensor şöyle olacaktır:

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

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• seriized_sparse: Serileştirilmiş SparseTensor nesneleri. Son boyutun 3 sütunu olmalıdır.
• dtype: Serileştirilmiş SparseTensor nesnelerinin dtype .

İade:

• Sparse_index Output
• Sparse_values Output
• Output sparse_shape

Genel özellikler

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
)