tensorflow:: ops:: DeserializeSparse

#include <sparse_ops.h>

SparseTensor ऑब्जेक्ट्स को डीसीरियलाइज़ करें।

सारांश

इनपुट serialized_sparse आकार [?, ?, ..., ?, 3] होना चाहिए, जहाँ अंतिम आयाम में सीरियलाइज़्ड SparseTensor ऑब्जेक्ट्स संग्रहित होते हैं और अन्य N आयाम (N >= 0) एक बैच के अनुरूप होते हैं। मूल SparseTensor ऑब्जेक्ट्स के रैंक सभी समान होने चाहिए। जब ​​अंतिम SparseTensor बनाया जाता है, तो उसका रैंक आने वाले SparseTensor ऑब्जेक्ट्स के रैंक में N जोड़ने के बराबर होता है; स्पार्स टेंसरों को नए आयामों के साथ जोड़ा गया है, प्रत्येक बैच के लिए एक नया आयाम।

मूल आयामों के लिए आउटपुट SparseTensor ऑब्जेक्ट के आकार मान, संबंधित आयामों के लिए इनपुट SparseTensor ऑब्जेक्ट के आकार मानों का अधिकतम मान होते हैं। नए आयाम बैच के आकार के बराबर होते हैं।

इनपुट SparseTensor ऑब्जेक्ट्स के इंडेक्स मानक लेक्सिकोग्राफिक क्रम में व्यवस्थित माने जाते हैं। यदि ऐसा नहीं है, तो इस चरण के बाद इंडेक्स क्रम को बहाल करने के लिए SparseReorder चलाएँ।

उदाहरण के लिए, यदि क्रमबद्ध इनपुट एक [2 x 3] मैट्रिक्स है जो दो मूल SparseTensor ऑब्जेक्ट्स का प्रतिनिधित्व करता है:

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

और

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

तो अंतिम डीसीरियलाइज़्ड SparseTensor इस प्रकार होगा:

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

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • serialized_sparse: सीरियलाइज़्ड SparseTensor ऑब्जेक्ट। अंतिम आयाम में 3 कॉलम होने चाहिए।
  • dtype: सीरियलाइज़्ड SparseTensor ऑब्जेक्ट्स का dtype ।

प्रतिफल:

  • Output स्पार्स_इंडेक्स
  • Output स्पार्स_वैल्यूज़
  • Output स्पार्स_शेप

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
sparse_indices
sparse_shape
sparse_values

सार्वजनिक विशेषताएँ

संचालन 

Operation operation

विरल सूचकांक 

::tensorflow::Output sparse_indices

विरल आकार 

::tensorflow::Output sparse_shape

विरल_मान 

::tensorflow::Output sparse_values

सार्वजनिक समारोह

डीसीरियलाइज़स्पार्स 

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