Python tf.raw_ops.DeserializeSparse用法及代碼示例

反序列化 SparseTensor 對象。

用法

tf.raw_ops.DeserializeSparse(
    serialized_sparse, dtype, name=None
)

輸入 serialized_sparse 的形狀必須為 [?, ?, ..., ?, 3]，其中最後一個維度存儲序列化的 SparseTensor 對象，其他 N 個維度 (N >= 0) 對應於一個批次。原始SparseTensor 對象的等級必須全部匹配。當最後的SparseTensor被創建時，它的rank是傳入的SparseTensor對象的rank加上N；稀疏張量已沿新維度連接，每批一個。

原始尺寸的輸出SparseTensor 對象的形狀值是對應尺寸的輸入SparseTensor 對象的形狀值的最大值。新尺寸與批次的大小相匹配。

假設輸入SparseTensor 對象的索引按標準字典順序排序。如果不是這種情況，則在此步驟之後運行SparseReorder 以恢複索引順序。

例如，如果序列化輸入是一個 [2 x 3] 矩陣，表示兩個原始 SparseTensor 對象：

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

和

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

那麽最終反序列化的SparseTensor 將是：

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