dòng chảy căng:: ôi:: DeserializeThưa thớt

Giải tuần tự hóa các đối tượng SparseTensor .

Bản tóm tắt

Đầu vào serialized_sparse phải có hình dạng [?, ?, ..., ?, 3] trong đó thứ nguyên cuối cùng lưu trữ các đối tượng SparseTensor được tuần tự hóa và N thứ nguyên khác (N >= 0) tương ứng với một lô. Thứ hạng của các đối tượng SparseTensor ban đầu đều phải khớp nhau. Khi SparseTensor cuối cùng được tạo, thứ hạng của nó là thứ hạng của các đối tượng SparseTensor đến cộng với N; các tensor thưa thớt đã được nối dọc theo các chiều mới, một chiều cho mỗi lô.

Các giá trị hình dạng của đối tượng SparseTensor đầu ra cho các kích thước ban đầu là giá trị tối đa trên các giá trị hình dạng của đối tượng SparseTensor đầu vào cho các kích thước tương ứng. Kích thước mới phù hợp với kích thước của lô.

Các chỉ số của đối tượng SparseTensor đầu vào được giả sử được sắp xếp theo thứ tự từ điển tiêu chuẩn. Nếu không, sau bước này hãy chạy SparseReorder để khôi phục thứ tự chỉ mục.

Ví dụ: nếu đầu vào được tuần tự hóa là ma trận [2 x 3] đại diện cho hai đối tượng SparseTensor ban đầu:

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

Và

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

thì SparseTensor được giải tuần tự hóa cuối cùng sẽ là:

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

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• serialized_sparse: Các đối tượng SparseTensor được tuần tự hóa. Thứ nguyên cuối cùng phải có 3 cột.
• dtype: dtype của các đối tượng SparseTensor được tuần tự hóa.

Trả về:

• Output các chỉ số thưa thớt
• Output giá trị thưa thớt
• Output thưa_shape

Thuộc tính công khai

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
)