tf.data.experimental.dense_to_sparse_batch
Преобразование, которое группирует разряженные элементы в tf.sparse.SparseTensor. (устарело)
tf.data.experimental.dense_to_sparse_batch(
batch_size, row_shape
)
Как и Dataset.padded_batch(), это преобразование объединяет несколько последовательных элементов набора данных, которые могут иметь разные формы, в один элемент. Результирующий элемент имеет три компонента (indices, values и dense_shape), которые составляют tf.sparse.SparseTensor, представляющий те же данные. row_shape представляет плотную форму каждой строки в результирующем tf.sparse.SparseTensor, к которой добавляется эффективный размер пакета. Например:
# NOTE: The following examples use `{ ... }` to represent the
# contents of a dataset.
a = { ['a', 'b', 'c'], ['a', 'b'], ['a', 'b', 'c', 'd'] }
a.apply(tf.data.experimental.dense_to_sparse_batch(
batch_size=2, row_shape=[6])) ==
{
([[0, 0], [0, 1], [0, 2], [1, 0], [1, 1]], # indices
['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], # values
[2, 6]), # dense_shape
([[0, 0], [0, 1], [0, 2], [0, 3]],
['a', 'b', 'c', 'd'],
[1, 6])
}
| Аргументы | |
|---|---|
batch_size | Скалярный tf.int64 tf.Tensor, представляющий количество последовательных элементов этого набора данных для объединения в одну партию. |
row_shape | tf.TensorShape или tf.int64 вектор-подобный объект, представляющий эквивалентную плотную форму строки в результирующем tf.sparse.SparseTensor. Каждый элемент этого набора данных должен иметь такой же ранг, что и row_shape, и должен иметь размер, меньший или равный row_shape в каждом измерении. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Функция преобразования Dataset, которую можно передать в tf.data.Dataset.apply. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/experimental/dense_to_sparse_batch
