DeserializeManySparse

सार्वजनिक अंतिम वर्ग DeserializeManySparse

क्रमबद्ध मिनीबैच से `SparseTensors` को डिसेरिएलाइज़ और संयोजित करें।

इनपुट `serialized_sparse` आकार का एक स्ट्रिंग मैट्रिक्स होना चाहिए `[N x 3]` जहां `N` मिनीबैच आकार है और पंक्तियाँ `SerializeSparse` के पैक्ड आउटपुट के अनुरूप हैं। मूल `SparseTensor` ऑब्जेक्ट की रैंक सभी से मेल खानी चाहिए। जब अंतिम `SparseTensor` बनाया जाता है, तो इसकी रैंक आने वाली `SparseTensor` ऑब्जेक्ट की रैंक से एक अधिक होती है (उन्हें एक नई पंक्ति आयाम के साथ संयोजित किया गया है)।

सभी आयामों के लिए आउटपुट `SparseTensor` ऑब्जेक्ट के आकार मान, लेकिन पहले संबंधित आयामों के लिए इनपुट `SparseTensor` ऑब्जेक्ट के आकार मान अधिकतम हैं। इसका पहला आकार मान `एन` है, मिनीबैच आकार।

इनपुट `SparseTensor` ऑब्जेक्ट्स के सूचकांकों को मानक लेक्सिकोग्राफ़िक क्रम में क्रमबद्ध माना जाता है। यदि ऐसा नहीं है, तो इस चरण के बाद इंडेक्स ऑर्डर को पुनर्स्थापित करने के लिए `SparseReorder` चलाएँ।

उदाहरण के लिए, यदि क्रमबद्ध इनपुट एक `[2 x 3]` मैट्रिक्स है जो दो मूल `SparseTensor` ऑब्जेक्ट का प्रतिनिधित्व करता है:

सूचकांक = [0] [10] [20] मान = [1, 2, 3] आकार = [50]

और

सूचकांक = [2] [10] मान = [4, 5] आकार = [30]

तो अंतिम डिसेरिएलाइज़्ड `SparseTensor` होगा:

सूचकांक = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] मान = [1, 2, 3, 4, 5] आकार = [2 50]

स्थिरांक

डोरी

OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <T, TType का विस्तार करता है > DeserializeManySparse <T>	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TString > क्रमबद्ध स्पार्स, क्लास <T> dtype) एक नया DeserializeManySparse ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <TInt64>	विरल सूचकांक ()
आउटपुट <TInt64>	विरल आकार ()
आउटपुट <T>	विरल मान ()

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "DeserializeManySparse"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक DeserializeManySparse <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TString > क्रमबद्ध स्पार्स, क्लास<T> dtype)

एक नया DeserializeManySparse ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
क्रमबद्ध विरल	2-डी, `एन` क्रमबद्ध `स्पार्सटेन्सर` ऑब्जेक्ट। 3 कॉलम होने चाहिए.
dtype	क्रमबद्ध `SparseTensor` ऑब्जेक्ट का `dtype`।

रिटर्न

• DeserializeManySparse का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <TInt64> sparseIndices ()

सार्वजनिक आउटपुट < TInt64 > sparseShape ()

सार्वजनिक आउटपुट <T> sparseValues ​​()