DeserializeManySparse

パブリック最終クラスDeserializeManySparse

シリアル化されたミニバッチから「SparseTensors」を逆シリアル化し、連結します。

入力 `serialized_sparse` は、形状 `[N x 3]` の文字列行列でなければなりません。ここで、 `N` はミニバッチ サイズであり、行は `SerializeSparse` のパックされた出力に対応します。元の `SparseTensor` オブジェクトのランクはすべて一致する必要があります。最終的な `SparseTensor` が作成されるとき、そのランクは、受信する `SparseTensor` オブジェクトのランクよりも 1 つ高くなります (新しい行次元に沿って連結されています)。

最初の次元を除くすべての次元に対する出力 `SparseTensor` オブジェクトの形状値は、対応する次元に対する入力 `SparseTensor` オブジェクトの形状値全体の最大値です。最初の形状値は「N」、つまりミニバッチ サイズです。

入力 `SparseTensor` オブジェクトのインデックスは、標準の辞書編集順に並べられていると想定されます。そうでない場合は、このステップの後で `SparseReorder` を実行してインデックスの順序を復元します。

たとえば、シリアル化された入力が 2 つの元の `SparseTensor` オブジェクトを表す `[2 x 3]` 行列である場合、次のようになります。

インデックス = [ 0] [10] [20] 値 = [1、2、3] 形状 = [50]

そして

インデックス = [ 2] [10] 値 = [4, 5] 形状 = [30]

最終的に逆シリアル化された `SparseTensor` は次のようになります。

インデックス = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] 値 = [1、2、3、4、5] 形状 = [2 50]

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > DeserializeManySparse <T>
create (スコープscope、オペランド<TString> serializedSparse、Class<T> dtype)
新しい DeserializeManySparse オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
出力< TInt64 >
sparseIndices ()
出力< TInt64 >
sparseShape ()
出力<T>
sparseValues ()

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "DeserializeManySparse"

パブリックメソッド

public static DeserializeManySparse <T> create (スコープscope、オペランド<TString> serializedSparse、Class<T> dtype)

新しい DeserializeManySparse オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
シリアル化されたスパース2 次元、「N」個のシリアル化された「SparseTensor」オブジェクト。 3 列必要です。
dtypeシリアル化された `SparseTensor` オブジェクトの `dtype`。
戻り値
  • DeserializeManySparse の新しいインスタンス

public Output < TInt64 > sparseIndices ()

public出力< TInt64 > sparseShape ()

public Output <T> sparseValues ()