tensorflow::ops::DeserializeSparse

#include <sparse_ops.h>

Десериализация объектов SparseTensor.

Краткое описание

Входной serialized_sparse должен иметь форму [?, ?, ..., ?, 3], где последняя размерность хранит сериализованные объекты SparseTensor, а другие N размерности (N >= 0) соответствуют партии. Ранги исходных объектов SparseTensor должны совпадать. Когда создаётся конечный SparseTensor, его ранг — это ранг входных объектов SparseTensor плюс N; разреженные тензоры были конкатенированы вдоль новых размерностей, по одной на каждую партию.

Значения формы выходного объекта SparseTensor для исходных размерностей — это максимальное значение среди значений формы входных объектов SparseTensor для соответствующих размерностей. Новые размерности соответствуют размеру партии.

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 вход представляет собой [2 x 3] матрицу, представляющую два исходных объекта SparseTensor:

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: Сериализованные объекты SparseTensor . Последняя размерность должна иметь 3 столбца.
• dtype: Тип dtype сериализованных объектов SparseTensor.

Возвращаемое значение:

• 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

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