DeserializeManySparse
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
একটি ক্রমিক মিনিব্যাচ থেকে `স্পার্স টেনসর` ডিসিরিয়ালাইজ করুন এবং সংযুক্ত করুন।
ইনপুট `serialized_sparse` আকৃতির একটি স্ট্রিং ম্যাট্রিক্স হতে হবে `[N x 3]` যেখানে `N` হল মিনিব্যাচের আকার এবং সারিগুলি `SerializeSparse` এর প্যাকড আউটপুটগুলির সাথে মিলে যায়। আসল `স্পার্স টেনসর` অবজেক্টের র্যাঙ্ক অবশ্যই সব মিলে যাবে। যখন চূড়ান্ত `SparseTensor` তৈরি করা হয়, তখন এটি আগত `SparseTensor` অবজেক্টের র্যাঙ্কের চেয়ে এক উচ্চতর র্যাঙ্ক করে (এগুলি একটি নতুন সারি মাত্রার সাথে সংযুক্ত করা হয়েছে)।
সমস্ত মাত্রার জন্য আউটপুট `SparseTensor` অবজেক্টের আকৃতির মান কিন্তু প্রথমটি সংশ্লিষ্ট মাত্রার জন্য ইনপুট `SparseTensor` অবজেক্টের আকৃতির মান জুড়ে সর্বোচ্চ। এর প্রথম আকৃতির মান হল `N`, মিনিব্যাচের আকার।
ইনপুট `SparseTensor` অবজেক্টের সূচকগুলিকে স্ট্যান্ডার্ড লেক্সিকোগ্রাফিক ক্রম অনুসারে অনুমান করা হয়। যদি এটি না হয়, এই ধাপের পরে সূচী ক্রম পুনরুদ্ধার করতে `SparseReorder` চালান।
উদাহরণস্বরূপ, যদি ক্রমিক ইনপুট একটি `[2 x 3]` ম্যাট্রিক্স হয় যা দুটি আসল `স্পার্স টেনসর` বস্তুকে উপস্থাপন করে:
সূচক = [ 0] [10] [20] মান = [1, 2, 3] আকৃতি = [50]
এবং
সূচক = [ 2] [10] মান = [4, 5] আকৃতি = [30]
তারপর চূড়ান্ত ডিসিরিয়ালাইজড `স্পার্স টেনসর` হবে:
সূচক = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] মান = [1, 2, 3, 4, 5] আকৃতি = [2 50]
ধ্রুবক
| স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
java.lang.Object ক্লাস থেকে | বুলিয়ান | সমান (অবজেক্ট arg0) |
| চূড়ান্ত ক্লাস<?> | getClass () |
| int | হ্যাশ কোড () |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অবহিত () |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | সকলকে অবহিত করুন () |
| স্ট্রিং | স্ট্রিং () |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1) |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0) |
| চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন () |
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
ধ্রুবক মান: "DeserializeManySparse"
পাবলিক পদ্ধতি
একটি নতুন DeserializeManySparse অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|
| serializedSparse | 2-D, `N` ক্রমিক `SparseTensor` অবজেক্ট। 3টি কলাম থাকতে হবে। |
|---|
| dtype | ক্রমিককৃত `SparseTensor` অবজেক্টের `dtype`। |
|---|
রিটার্নস
- DeserializeManySparse এর একটি নতুন উদাহরণ
সর্বজনীন আউটপুট <T> sparseValues ()
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# DeserializeManySparse\n\npublic final class **DeserializeManySparse** \nDeserialize and concatenate \\`SparseTensors\\` from a serialized minibatch.\n\n\nThe input \\`serialized_sparse\\` must be a string matrix of shape \\`\\[N x 3\\]\\` where\n\\`N\\` is the minibatch size and the rows correspond to packed outputs of\n\\`SerializeSparse\\`. The ranks of the original \\`SparseTensor\\` objects\nmust all match. When the final \\`SparseTensor\\` is created, it has rank one\nhigher than the ranks of the incoming \\`SparseTensor\\` objects\n(they have been concatenated along a new row dimension).\n\n\nThe output \\`SparseTensor\\` object's shape values for all dimensions but the\nfirst are the max across the input \\`SparseTensor\\` objects' shape values\nfor the corresponding dimensions. Its first shape value is \\`N\\`, the minibatch\nsize.\n\n\nThe input \\`SparseTensor\\` objects' indices are assumed ordered in\nstandard lexicographic order. If this is not the case, after this\nstep run \\`SparseReorder\\` to restore index ordering.\n\n\nFor example, if the serialized input is a \\`\\[2 x 3\\]\\` matrix representing two\noriginal \\`SparseTensor\\` objects:\n\n\nindex = \\[ 0\\]\n\\[10\\]\n\\[20\\]\nvalues = \\[1, 2, 3\\]\nshape = \\[50\\]\n\n\nand\n\n\nindex = \\[ 2\\]\n\\[10\\]\nvalues = \\[4, 5\\]\nshape = \\[30\\]\n\n\nthen the final deserialized \\`SparseTensor\\` will be:\n\n\nindex = \\[0 0\\]\n\\[0 10\\]\n\\[0 20\\]\n\\[1 2\\]\n\\[1 10\\]\nvalues = \\[1, 2, 3, 4, 5\\]\nshape = \\[2 50\\]\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Constants\n\n|--------|----------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|\n| String | [OP_NAME](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/io/DeserializeManySparse#OP_NAME) | The name of this op, as known by TensorFlow core engine |\n\n### Public Methods\n\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| static \\\u003cT extends [TType](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TType)\\\u003e [DeserializeManySparse](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/io/DeserializeManySparse)\\\u003cT\\\u003e | [create](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/io/DeserializeManySparse#create(org.tensorflow.op.Scope, org.tensorflow.Operand\u003corg.tensorflow.types.TString\u003e, java.lang.Class\u003cT\u003e))([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TString](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TString)\\\u003e serializedSparse, Class\\\u003cT\\\u003e dtype) Factory method to create a class wrapping a new DeserializeManySparse operation. |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e | [sparseIndices](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/io/DeserializeManySparse#sparseIndices())() |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e | [sparseShape](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/io/DeserializeManySparse#sparseShape())() |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [sparseValues](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/io/DeserializeManySparse#sparseValues())() |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class [org.tensorflow.op.RawOp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp) \n\n|----------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| final boolean | [equals](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#equals(java.lang.Object))(Object obj) |\n| final int | [hashCode](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#hashCode())() |\n| [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n| final String | [toString](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#toString())() |\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface [org.tensorflow.op.Op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op) \n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [ExecutionEnvironment](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ExecutionEnvironment) | [env](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#env())() Return the execution environment this op was created in. |\n| abstract [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n\nConstants\n---------\n\n#### public static final String\n**OP_NAME**\n\nThe name of this op, as known by TensorFlow core engine \nConstant Value: \"DeserializeManySparse\"\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public static [DeserializeManySparse](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/io/DeserializeManySparse)\\\u003cT\\\u003e\n**create**\n([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TString](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TString)\\\u003e serializedSparse, Class\\\u003cT\\\u003e dtype)\n\nFactory method to create a class wrapping a new DeserializeManySparse operation. \n\n##### Parameters\n\n| scope | current scope |\n| serializedSparse | 2-D, The \\`N\\` serialized \\`SparseTensor\\` objects. Must have 3 columns. |\n| dtype | The \\`dtype\\` of the serialized \\`SparseTensor\\` objects. |\n|------------------|--------------------------------------------------------------------------|\n\n##### Returns\n\n- a new instance of DeserializeManySparse \n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e\n**sparseIndices**\n()\n\n\u003cbr /\u003e\n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003c[TInt64](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TInt64)\\\u003e\n**sparseShape**\n()\n\n\u003cbr /\u003e\n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**sparseValues**\n()\n\n\u003cbr /\u003e"]]
