przepływ tensorowy:: ops:: DeserializowaćSparse
#include <sparse_ops.h>
Deserializacja obiektów SparseTensor
.
Streszczenie
Dane wejściowe serialized_sparse
muszą mieć kształt [?, ?, ..., ?, 3]
, gdzie ostatni wymiar przechowuje serializowane obiekty SparseTensor
, a pozostałych N wymiarów (N >= 0) odpowiada partii. Wszystkie rangi oryginalnych obiektów SparseTensor
muszą się zgadzać. Kiedy tworzony jest ostateczny SparseTensor
, jego ranga jest rangą przychodzących obiektów SparseTensor
plus N; rzadkie tensory zostały połączone wzdłuż nowych wymiarów, po jednym dla każdej partii.
Wyjściowe wartości kształtu obiektu SparseTensor
dla oryginalnych wymiarów są maksymalnymi wartościami kształtu wejściowych obiektów SparseTensor
dla odpowiednich wymiarów. Nowe wymiary odpowiadają wielkości partii.
Zakłada się, że indeksy wejściowych obiektów SparseTensor
są uporządkowane w standardowym porządku leksykograficznym. Jeśli tak nie jest, po tym kroku uruchom SparseReorder
, aby przywrócić kolejność indeksów.
Na przykład, jeśli serializowane dane wejściowe to macierz [2 x 3]
reprezentująca dwa oryginalne obiekty SparseTensor
:
index = [ 0] [10] [20] values = [1, 2, 3] shape = [50]
I
index = [ 2] [10] values = [4, 5] shape = [30]
wtedy ostateczny deserializowany SparseTensor
będzie:
index = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] values = [1, 2, 3, 4, 5] shape = [2 50]
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- serialized_sparse: Serializowane obiekty
SparseTensor
. Ostatni wymiar musi mieć 3 kolumny. - dtype:
dtype
serializowanych obiektówSparseTensor
.
Zwroty:
Konstruktory i destruktory | |
---|---|
DeserializeSparse (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized_sparse, DataType dtype) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation | |
sparse_indices | |
sparse_shape | |
sparse_values |
Atrybuty publiczne
działanie
Operation operation
rzadkie_indeksy
::tensorflow::Output sparse_indices
rzadki_kształt
::tensorflow::Output sparse_shape
wartości_rzadkie
::tensorflow::Output sparse_values
Funkcje publiczne
DeserializacjaSparse
DeserializeSparse( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input serialized_sparse, DataType dtype )