قم بإلغاء تسلسل وتسلسل "SparseTensors" من دفعة صغيرة متسلسلة.
يجب أن يكون الإدخال `serialized_sparse` عبارة عن مصفوفة سلسلة ذات شكل `[N x 3]` حيث `N` هو حجم الدفعة الصغيرة وتتوافق الصفوف مع المخرجات المعبأة لـ `SerializeSparse`. يجب أن تتطابق جميع صفوف كائنات `SparseTensor` الأصلية. عندما يتم إنشاء "SparseTensor" النهائي، فإنه يحصل على مرتبة أعلى من صفوف كائنات "SparseTensor" الواردة (تم ربطها على طول بُعد صف جديد).
قيم شكل كائن `SparseTensor` الناتجة لجميع الأبعاد ولكن الأول هي الحد الأقصى عبر قيم شكل كائنات `SparseTensor` المدخلة للأبعاد المقابلة. قيمة الشكل الأول لها هي `N`، حجم الدفعة الصغيرة.
يُفترض أن يتم ترتيب مؤشرات كائنات "SparseTensor" بترتيب معجمي قياسي. إذا لم يكن الأمر كذلك، فبعد هذه الخطوة، قم بتشغيل "SparseReorder" لاستعادة ترتيب الفهرس.
على سبيل المثال، إذا كان الإدخال المتسلسل عبارة عن مصفوفة `[2 × 3]` تمثل كائنين أصليين `SparseTensor`:
الفهرس = [ 0] [10] [20] القيم = [1، 2، 3] الشكل = [50]
و
الفهرس = [ 2] [10] القيم = [4، 5] الشكل = [30]
عندها سيكون `SparseTensor` النهائي الذي تم إلغاء تسلسله هو:
الفهرس = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] القيم = [1، 2، 3، 4، 5] الشكل = [2 50]
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| ثابت <T يمتد TType > DeserializeManySparse <T> | |
| الإخراج <TInt64> | |
| الإخراج <TInt64> | شكل متفرق () |
| الإخراج <T> | قيم متفرقة () |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
إنشاء DeserializeManySparse الثابت العام <T> (نطاق النطاق ، المعامل < TString > serializedSparse، Class <T> dtype)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية DeserializeManySparse جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| متسلسل متفرق | 2-D، كائنات `N` المتسلسلة `SparseTensor`. يجب أن يكون لديك 3 أعمدة. |
| dtype | `dtype` لكائنات `SparseTensor` المتسلسلة. |
عائدات
- مثيل جديد لـ DeserializeManySparse