TensorFlow函数教程:tf.io.serialize_many_sparse

tf.io.serialize_many_sparse函数

别名:

  • tf.io.serialize_many_sparse
  • tf.serialize_many_sparse
tf.io.serialize_many_sparse(
    sp_input,
    name=None,
    out_type=tf.dtypes.string
)

定义在:tensorflow/python/ops/sparse_ops.py。

序列化N-minibatch SparseTensor成为[N, 3] Tensor。

SparseTensor的秩R必须大于1,并且所述第一维度被视为最小批处理维度。必须按照第一个维度的递增顺序对SparseTensor的元素进行排序。进入输出Tensor的每一行的序列化SparseTensor对象将具有秩R-1。

最小批处理大小N是从sparse_shape [0]中提取的。

参数:

  • sp_input:输入秩R SparseTensor。
  • name:返回的张量的名称前缀(可选)。
  • out_type:用于序列化的dtype。

返回:

具有N行和3列的矩阵(2-D Tensor)。每列代表序列化的SparseTensor的索引,值和shape(分别)。

可能引发的异常:

  • TypeError:如果sp_input不是SparseTensor。
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