tensorflow::ops::DeserializeSparse

#include <sparse_ops.h>

Десериализует объекты SparseTensor.

Краткое описание

Входные данные serialized_sparse должны иметь форму [?, ?, ..., ?, 3], где последнее измерение содержит сериализованные объекты SparseTensor, а остальные N измерений (N >= 0) соответствуют пакету. Ранги исходных объектов SparseTensor должны совпадать. При создании итогового SparseTensor его ранг равен рангу входных объектов SparseTensor плюс N; разреженные тензоры объединяются по новым измерениям — по одному для каждого элемента пакета.

Значения формы объекта SparseTensor для исходных измерений представляют собой максимумы значений формы входных объектов SparseTensor для соответствующих измерений. Новые измерения соответствуют размеру пакета.

Предполагается, что индексы входных объектов SparseTensor упорядочены в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, после этого шага выполните SparseReorder, чтобы восстановить порядок индексов.

Например, если сериализованный вход представляет собой матрицу [2 x 3], содержащую 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 выглядеть так:

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

Аргументы:

• scope: объект Scope
• serialized_sparse: сериализованные объекты SparseTensor. Последнее измерение должно содержать 3 столбца.
• dtype: dtype сериализованных объектов SparseTensor.

Возвращает:

• Output индексы разреженного тензора
• Output значения разреженного тензора
• Output форма разреженного тензора

Открытые атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output sparse_indices

::tensorflow::Output sparse_shape

::tensorflow::Output sparse_values

Открытые функции

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