tensorflow:: אופס:: DeserializeManySparse

#include <sparse_ops.h>

הסר ושרשר SparseTensors ממיני-אצט סידורי.

תַקצִיר

הקלט serialized_sparse חייב להיות מטריצת מחרוזת של צורה [N x 3] כאשר N הוא גודל minibatch והשורות מתאימות לפלטים ארוזים של SerializeSparse . הדרגות של אובייקטי SparseTensor המקוריים חייבים להתאים כולם. כאשר ה- SparseTensor הסופי נוצר, יש לו דירוג אחד גבוה יותר מהדרגות של אובייקטי SparseTensor הנכנסים (הם שורשרו לאורך ממד שורה חדשה).

ערכי הצורה של אובייקט SparseTensor של הפלט עבור כל הממדים אך הראשונים הם המקסימום על פני ערכי הצורה של אובייקטי SparseTensor הקלט עבור הממדים התואמים. ערך הצורה הראשון שלו הוא N , גודל המיניאצ'.

ההנחה היא שהמדדים של אובייקטי SparseTensor הקלט מסודרים בסדר לקסיקוגרפי סטנדרטי. אם זה לא המקרה, לאחר שלב זה הפעל SparseReorder כדי לשחזר את סדר האינדקס.

לדוגמה, אם הקלט בסידורי הוא מטריצה [2 x 3] המייצגת שני אובייקטים מקוריים SparseTensor :

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

ו

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

אז ה- SparseTensor המבוסס סופית יהיה:

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

טיעונים:

  • scope: אובייקט Scope
  • serialized_sparse: 2-D, ה- N אובייקטים SparseTensor המסודרים. חייב להיות 3 עמודות.
  • dtype: ה- dtype של אובייקטי SparseTensor המסודרים.

החזרות:

בנאים והורסים

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

תכונות ציבוריות

operation
sparse_indices
sparse_shape
sparse_values

תכונות ציבוריות

מִבצָע 

Operation operation

מדדים_דלילים 

::tensorflow::Output sparse_indices

צורה_דלילה 

::tensorflow::Output sparse_shape

ערכים_דלילים 

::tensorflow::Output sparse_values

תפקידים ציבוריים

DeserializeManySparse 

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