tensorflow::ops::DeserializeManySparse

#include <sparse_ops.h>

Десериализация и конкатенация SparseTensors из сериализованной минипачки.

Резюме

Входные данные serialized_sparse должны быть строчной матрицей формы [N x 3], где N — размер минипачки, а строки соответствуют упакованным результатам SerializeSparse. Ранги исходных SparseTensor объектов должны совпадать. Когда конечный SparseTensor создаётся, его ранг на единицу выше рангов входящих SparseTensor объектов (они были конкатенированы по новому размеру строки).

Значения формы выходного объекта SparseTensor для всех измерений, кроме первого, — это максимум среди значений формы входных SparseTensor объектов для соответствующих измерений. Первое значение формы — N, размер минипачки.

Предполагается, что индексы входных SparseTensor объектов 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 SparseTensor объекта:

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

и

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

тогда конечный десериализованный SparseTensor будет:

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

Возвращаемое значение:

• Output sparse_indices
• Output sparse_values
• Output sparse_shape

Общественные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output sparse_indices

::tensorflow::Output sparse_shape

::tensorflow::Output sparse_values

Общественные функции

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