সেন্সরফ্লো :: অপস :: মায়ানস্পারিকে ডিসরিয়ালাইজ করুন
#include <sparse_ops.h>
সিরিয়ালাইজড মিনিবাচ থেকে SparseTensors
এবং কনটেনেট করুন।
সারসংক্ষেপ
ইনপুট serialized_sparse
অবশ্যই আকারের একটি স্ট্রিং ম্যাট্রিক্স হতে হবে [N x 3]
যেখানে N
মিনিবেচের আকার এবং সারিগুলি SerializeSparse
প্যাকড আউটপুটগুলির সাথে SerializeSparse
। আসল SparseTensor
অবজেক্টের SparseTensor
অবশ্যই সমস্ত মিলবে। যখন চূড়ান্ত SparseTensor
তৈরি করা হয়, এটি আগত SparseTensor
বস্তুর তুলনায় একটি উচ্চতর হয় (এগুলি একটি নতুন সারি মাত্রার সাথে সংযুক্ত করা হয়েছে)।
সমস্ত মাত্রার জন্য আউটপুট SparseTensor
অবজেক্টের আকৃতির মানগুলি তবে সংশ্লিষ্ট মাত্রাগুলির জন্য SparseTensor
অবজেক্টের আকারের মানগুলির মধ্যে প্রথমটি সর্বাধিক। তার প্রথম আকৃতি মান N
, minibatch আকার।
ইনপুট SparseTensor
অবজেক্টের সূচকগুলি স্ট্যান্ডার্ড SparseTensor
অর্ডারে অর্ডার করা হয়। যদি এটি না হয় তবে এই পদক্ষেপের পরে সূচি ক্রম পুনরুদ্ধার করতে SparseReorder
চালান।
উদাহরণস্বরূপ, যদি সিরিয়ালযুক্ত ইনপুটটি একটি দুটি [2 x 3]
ম্যাট্রিক্স SparseTensor
দুটি আসল SparseTensor
অবজেক্টের প্রতিনিধিত্ব করে:
index = [ 0] [10] [20] values = [1, 2, 3] shape = [50]
এবং
index = [ 2] [10] values = [4, 5] shape = [30]
তারপরে চূড়ান্ত SparseTensor
হবে:
index = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] values = [1, 2, 3, 4, 5] shape = [2 50]
যুক্তি:
- সুযোগ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- সিরিয়ালাইজড_স্পর্শ: 2-ডি,
N
সিরিয়ালাইজডSparseTensor
অবজেক্টস। 3 টি কলাম থাকতে হবে। - dtype:
dtype
ধারাবাহিকভাবে এরSparseTensor
অবজেক্ট।
রিটার্নস:
নির্মাণকারী এবং ধ্বংসকারী | |
---|---|
DeserializeManySparse (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized_sparse, DataType dtype) |
জনসাধারণের গুণাবলী | |
---|---|
operation | |
sparse_indices | |
sparse_shape | |
sparse_values |
জনসাধারণের গুণাবলী
অপারেশন
Operation operation
sparse_indices
::tensorflow::Output sparse_indices
স্পার্স_শ্যাপ
::tensorflow::Output sparse_shape
স্পার্স_ভ্যালু
::tensorflow::Output sparse_values
পাবলিক ফাংশন
মায়ানস্পারিকে ডিসরিয়ালাইজ করুন
DeserializeManySparse( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input serialized_sparse, DataType dtype )