tf.raw_ops.AddManySparseToTensorsMap

Добавляет N-мини-пакет SparseTensor в SparseTensorsMap и возвращает дескрипторы N.

tf.raw_ops.AddManySparseToTensorsMap(
    sparse_indices,
    sparse_values,
    sparse_shape,
    container='',
    shared_name='',
    name=None
)

R-ранговый SparseTensor представлен тремя тензорами: sparse_indices, sparse_values и sparse_shape, где

sparse_indices.shape[1] == sparse_shape.shape[0] == R

N-мини-пакет объектов SparseTensor представлен как SparseTensor с первым столбцом sparse_indices, принимающим значения в диапазоне от [0, N), где размер мини-пакета равен N == sparse_shape[0].

Входной SparseTensor должен иметь ранг R больше 1, а первое измерение рассматривается как измерение мини-пакета. Элементы SparseTensor должны быть отсортированы по возрастанию значений этого первого измерения. Сохраненные объекты SparseTensor, на которые указывает каждая строка выходного sparse_handles, будут иметь ранг R-1.

Значения SparseTensor можно затем считать в составе мини-пакета, передав заданные ключи в качестве элементов вектора в TakeManySparseFromTensorsMap. Чтобы получить доступ к правильному SparseTensorsMap, убедитесь, что этому оператору переданы те же container и shared_name. Если здесь не задан shared_name, вместо него используйте имя операции, созданной вызовом AddManySparseToTensorsMap, в качестве shared_name, передаваемого в TakeManySparseFromTensorsMap. Убедитесь, что операции размещены совместно.