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Deserializar objetos SparseTensor .

Resumen

La entrada serialized_sparse debe tener la forma [?, ?, ..., ?, 3] donde la última dimensión almacena objetos SparseTensor serializados y las otras N dimensiones (N> = 0) corresponden a un lote. SparseTensor rangos de los objetos SparseTensor originales deben coincidir. Cuando se crea el SparseTensor final, su rango es el rango de los objetos SparseTensor entrantes más N; los tensores escasos se han concatenado a lo largo de nuevas dimensiones, una para cada lote.

Los valores de forma del objeto SparseTensor salida para las dimensiones originales son el máximo en los valores de forma de los objetos SparseTensor entrada para las dimensiones correspondientes. Las nuevas dimensiones coinciden con el tamaño del lote.

Los SparseTensor objetos SparseTensor entrada se asumen ordenados en orden lexicográfico estándar. Si este no es el caso, después de este paso, ejecute SparseReorder para restaurar el orden del índice.

Por ejemplo, si la entrada serializada es una matriz [2 x 3] que representa dos objetos SparseTensor originales:

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

y

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

entonces el SparseTensor deserializado final será:

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

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• serialized_sparse: los objetos SparseTensor serializados. La última dimensión debe tener 3 columnas.
• dtype: el dtype de los objetos SparseTensor serializados.

Devoluciones:

• Output sparse_indices
• Output sparse_values
• Output sparse_shape

Atributos públicos

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
)