เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: ดีซีเรียลไลซ์Sparse

#include <sparse_ops.h>

ดีซีเรียลไลซ์วัตถุ SparseTensor

สรุป

อินพุต serialized_sparse ต้องมีรูปร่าง [?, ?, ..., ?, 3] โดยที่มิติสุดท้ายเก็บวัตถุ SparseTensor ที่ทำให้เป็นอนุกรม และมิติ N อื่น ๆ (N >= 0) สอดคล้องกับแบตช์ อันดับของวัตถุ SparseTensor ดั้งเดิมจะต้องตรงกันทั้งหมด เมื่อ SparseTensor สุดท้ายถูกสร้างขึ้น อันดับของมันคืออันดับของวัตถุ SparseTensor ที่เข้ามาบวก N; เทนเซอร์กระจัดกระจายได้รับการต่อเข้ากับมิติใหม่ หนึ่งอันสำหรับแต่ละชุด

ค่ารูปร่างของวัตถุ SparseTensor เอาต์พุตสำหรับขนาดดั้งเดิมคือค่าสูงสุดตลอดค่ารูปร่างของวัตถุ SparseTensor อินพุตสำหรับขนาดที่สอดคล้องกัน มิติข้อมูลใหม่ตรงกับขนาดของชุดงาน

ดัชนีของวัตถุ SparseTensor อินพุตจะถือว่าเรียงลำดับตามลำดับพจนานุกรมมาตรฐาน หากไม่เป็นเช่นนั้น หลังจากขั้นตอนนี้ให้รัน SparseReorder เพื่อเรียกคืนการเรียงลำดับดัชนี

ตัวอย่างเช่น หากอินพุตแบบซีเรียลไลซ์เป็นเมทริกซ์ [2 x 3] ที่แสดงถึงออบเจ็กต์ SparseTensor ดั้งเดิมสองรายการ:

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

และ

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

จากนั้น SparseTensor ดีซีเรียลไลซ์ขั้นสุดท้ายจะเป็น:

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

ข้อโต้แย้ง:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • serialized_sparse: วัตถุ SparseTensor ที่ทำให้เป็นอนุกรม มิติสุดท้ายต้องมี 3 คอลัมน์
  • dtype: dtype ของวัตถุ SparseTensor ที่ทำให้เป็นอนุกรม

ผลตอบแทน:

ตัวสร้างและผู้ทำลาย

DeserializeSparse (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized_sparse, DataType dtype)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
sparse_indices
sparse_shape
sparse_values

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ 

Operation operation

sparse_indices 

::tensorflow::Output sparse_indices

กระจัดกระจาย_รูปร่าง 

::tensorflow::Output sparse_shape

sparse_values 

::tensorflow::Output sparse_values

งานสาธารณะ

ดีซีเรียลไลซ์Sparse 

 DeserializeSparse(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized_sparse,
  DataType dtype
)