tensorflow::ops::DeserializeManySparse

#include <sparse_ops.h>

Десериализовать и конкатенировать SparseTensors из сериализованной мини-пачки.

Краткое описание

Входной serialized_sparse должен быть строчной матрицей формы [N x 3], где N — размер мини-пачки, а строки соответствуют упакованным результатам SerializeSparse. Ранги исходных объектов SparseTensor должны совпадать. Когда создаётся конечный SparseTensor, его ранг на единицу больше рангов входящих объектов SparseTensor (они конкатенированы вдоль новой размерности строки).

Значения формы выходного объекта SparseTensor для всех измерений, кроме первого, являются максимальными среди значений формы входных объектов SparseTensor для соответствующих измерений. Его первое значение формы равно N, размеру мини-пачки.

Предполагается, что индексы входных объектов SparseTensor упорядочены в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, после этого шага выполните SparseReorder для восстановления порядка индексов.

Например, если сериализованный ввод — это [2 x 3] матрица, представляющая два исходных объекта SparseTensor:

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

и

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

то итоговый десериализованный SparseTensor будет:

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

Args:

• scope: Объект Scope
• serialized_sparse: 2-мерный, сериализованные объекты N SparseTensor. Должен иметь 3 столбца.
• dtype: Тип dtype сериализованных объектов SparseTensor.

Returns:

• Output sparse_indices
• Output sparse_values
• Output sparse_shape

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output sparse_indices

::tensorflow::Output sparse_shape

::tensorflow::Output sparse_values

Публичные функции

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