aliran tensor:: operasi:: Deserialisasi Jarang

#include <sparse_ops.h>

Deserialisasi objek SparseTensor .

Ringkasan

Input serialized_sparse harus berbentuk [?, ?, ..., ?, 3] dengan dimensi terakhir menyimpan objek SparseTensor berseri dan N dimensi lainnya (N >= 0) sesuai dengan batch. Jajaran objek SparseTensor asli semuanya harus cocok. Saat SparseTensor akhir dibuat, peringkatnya adalah peringkat objek SparseTensor yang masuk ditambah N; tensor renggang telah digabungkan sepanjang dimensi baru, satu untuk setiap kumpulan.

Nilai bentuk objek SparseTensor keluaran untuk dimensi asli adalah nilai maksimal seluruh nilai bentuk objek SparseTensor masukan untuk dimensi terkait. Dimensi baru sesuai dengan ukuran batch.

Indeks objek input SparseTensor diasumsikan diurutkan dalam urutan leksikografis standar. Jika tidak demikian, setelah langkah ini jalankan SparseReorder untuk memulihkan pengurutan indeks.

Misalnya, jika input serial adalah matriks [2 x 3] yang mewakili dua objek SparseTensor asli:

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

Dan

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

maka SparseTensor terakhir yang dideserialisasi akan menjadi:

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

Argumen:

  • ruang lingkup: Objek Lingkup
  • serialized_sparse: Objek SparseTensor yang diserialkan. Dimensi terakhir harus memiliki 3 kolom.
  • dtype: Tipe dtype dari objek SparseTensor yang diserialkan.

Pengembalian:

Konstruktor dan Destruktor

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

Atribut publik

operation
sparse_indices
sparse_shape
sparse_values

Atribut publik

operasi 

Operation operation

sparse_indices 

::tensorflow::Output sparse_indices

bentuk_jarang 

::tensorflow::Output sparse_shape

nilai_jarang 

::tensorflow::Output sparse_values

Fungsi publik

Deserialisasi Jarang 

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