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)।

আউটপুট SparseTensor সব মাত্রার জন্য বস্তুর আকৃতি মান কিন্তু প্রথম ইনপুট জুড়ে সর্বোচ্চ হয় SparseTensor সংশ্লিষ্ট মাত্রার জন্য বস্তু 'আকৃতি মান। 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 দুটি মূল SparseTensor অবজেক্টের প্রতিনিধিত্ব করে [2 x 3] ম্যাট্রিক্স হয়:

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 সিরিয়ালাইজড SparseTensor অবজেক্টস। 3 টি কলাম থাকতে হবে।
  • dtype: dtype ধারাবাহিকভাবে এর SparseTensor অবজেক্ট।

রিটার্নস:

  • Output sparse_indices
  • Output স্পার্স_ভ্যালুগুলি
  • Output স্পার্স_শ্যাপ

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
)