疎ベクトルをTFRecordに保存するにはどうすればよいでしょうか? values
は「もの」のインデックスを含むリストである、ここでTFRecordからの可変サイズリストの保存と読み取り
example = tf.train.Example(
features=tf.train.Features(
feature={
'label': self._int64_feature(label),
'features' : self._int64_feature_list(values)
}
)
)
:私のスパースベクトルが唯一のものとゼロはので、私は、私はちょうど「もの」がこのように配置されているインデックスを救うことを決めたが含まれています。このvalues
配列には何百もの要素が含まれていることがあります。その後、シリアライズされたサンプルをtfrecordに保存するだけです。その後、私はこのようなtfrecord読んでいます:
features = tf.parse_single_example(
serialized_example,
features={
# We know the length of both fields. If not the
# tf.VarLenFeature could be used
'label': tf.FixedLenFeature([], dtype=tf.int64),
'features': tf.VarLenFeature(dtype=tf.int64)
}
)
label = features['label']
values = features['features']
values
配列がスパース配列として認識されていると私は私が保存したデータを得ることはありませんので、これは動作しません。 tfrecordsに疎テンソルを格納する最良の方法とそれを読む方法は何ですか?
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