tf.io.SparseFeature

Настройка для разбора разреженного входного атрибута из Example.

tf.io.SparseFeature(
    index_key, value_key, dtype, size, already_sorted=False
)

Обратите внимание, что предпочтительно использовать VarLenFeature (возможно, в сочетании с SequenceExample) для разбора SparseTensor вместо SparseFeature, благодаря простоте.

В точном соответствии с SparseTensor, который будет получен при разборе Example с конфигурацией SparseFeature, SparseFeature содержит

• value_key: Имя ключа для Feature в Example, чей разобранный Tensor будет результирующим SparseTensor.values.

• index_key: Список имён - по одному для каждой размерности результирующего SparseTensor, чей indices[i][dim] указывающий позицию i-го значения в dim размерности, будет равен i-му значению в атрибуте с именем ключа index_key[dim] в Example.

• size: Список целых чисел для результирующего SparseTensor.dense_shape.

Например, мы можем представить следующую 2D SparseTensor

SparseTensor(indices=[[3, 1], [20, 0]],
             values=[0.5, -1.0]
             dense_shape=[100, 3])

с входным протоколом Example

features {
  feature { key: "val" value { float_list { value: [ 0.5, -1.0 ] } } }
  feature { key: "ix0" value { int64_list { value: [ 3, 20 ] } } }
  feature { key: "ix1" value { int64_list { value: [ 1, 0 ] } } }
}

и конфигурацией SparseFeature с 2 index_key

SparseFeature(index_key=["ix0", "ix1"],
              value_key="val",
              dtype=tf.float32,
              size=[100, 3])

Поля:

• index_key: Однострочное имя или список имён строковых атрибутов индексов. Для каждого ключа тип базового атрибута должен быть int64, а его длина всегда должна соответствовать длине атрибута value_key. Для представления SparseTensor с dense_shape большей, чем 1, необходимо использовать список длиной rank.
• value_key: Имя атрибута значения. Тип базового атрибута должен быть dtype, а его длина всегда должна соответствовать длине всех атрибутов index_key.
• dtype: Тип данных атрибута value_key.
• size: Целое число Python или список целых чисел, определяющий плотный размер. Должен быть списком, если и только если index_key является списком. В этом случае список должен быть равен длине index_key. Для каждой записи i все значения в index_key[i] атрибуте должны быть в [0, size[i]).
• already_sorted: Логическое значение Python, указывающее, отсортированы ли значения в value_key по их позициям индекса. Если да, пропускается сортировка. По умолчанию False (необязательно).