تدفق التوتر:: العمليات:: إلغاء تسلسل العديد من المتفرق

#include <sparse_ops.h>

إلغاء تسلسل وتسلسل SparseTensors من دفعة صغيرة متسلسلة.

ملخص

يجب أن يكون الإدخال serialized_sparse عبارة عن مصفوفة سلسلة ذات شكل [N x 3] حيث N هو حجم الدفعة الصغيرة وتتوافق الصفوف مع المخرجات المعبأة لـ SerializeSparse . يجب أن تتطابق جميع صفوف كائنات SparseTensor الأصلية. عندما يتم إنشاء SparseTensor النهائي، فإنه يحتل مرتبة أعلى من صفوف كائنات SparseTensor الواردة (تم ربطها على طول بُعد صف جديد).

قيم شكل كائن SparseTensor الناتج لجميع الأبعاد ولكن الأول هو الحد الأقصى عبر قيم شكل كائنات SparseTensor المدخلة للأبعاد المقابلة. قيمة الشكل الأول لها هي N ، حجم الدفعة الصغيرة.

يُفترض أن يتم ترتيب مؤشرات كائنات SparseTensor بترتيب معجمي قياسي. إذا لم يكن الأمر كذلك، فبعد هذه الخطوة قم بتشغيل SparseReorder لاستعادة ترتيب الفهرس.

على سبيل المثال، إذا كان الإدخال المتسلسل عبارة عن مصفوفة [2 x 3] تمثل كائنين SparseTensor أصليين:

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

و

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

عندها سيكون SparseTensor النهائي الذي تم إلغاء تسلسله هو:

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

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • serialized_sparse: 2-D، كائنات SparseTensor المتسلسلة N يجب أن يكون لديك 3 أعمدة.
  • dtype: dtype لكائنات SparseTensor المتسلسلة.

عائدات:

  • Output المؤشرات المتفرقة
  • Output القيم المتفرقة
  • Output متفرق_الشكل

البنائين والمدمرين

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

الصفات العامة

operation
sparse_indices
sparse_shape
sparse_values

الصفات العامة

عملية

Operation operation

-sparse_indices

::tensorflow::Output sparse_indices

sparse_shape

::tensorflow::Output sparse_shape

-sparse_values

::tensorflow::Output sparse_values

الوظائف العامة

إلغاء تسلسل العديد من المتفرق

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