DeserializeManySparse

공개 최종 클래스 DeserializeManySparse

직렬화된 미니배치에서 'SparseTensors'를 역직렬화하고 연결합니다.

입력 `serialized_sparse`는 `[N x 3]` 모양의 문자열 행렬이어야 합니다. 여기서 `N`은 미니배치 크기이고 행은 `SerializeSparse`의 압축된 출력에 해당합니다. 원본 `SparseTensor` 객체의 순위는 모두 일치해야 합니다. 최종 'SparseTensor'가 생성되면 들어오는 'SparseTensor' 개체의 순위보다 순위가 1 더 높습니다(새 행 차원을 따라 연결되었습니다).

모든 차원에 대한 출력 `SparseTensor` 개체의 모양 값이지만 첫 번째는 해당 차원에 대한 입력 `SparseTensor` 개체의 모양 값 전체에 대한 최대값입니다. 첫 번째 모양 값은 미니배치 크기인 'N'입니다.

입력 `SparseTensor` 객체' 인덱스는 표준 사전순으로 정렬된 것으로 가정됩니다. 그렇지 않은 경우 이 단계 후에 'SparseReorder'를 실행하여 인덱스 순서를 복원하세요.

예를 들어, 직렬화된 입력이 두 개의 원래 `SparseTensor` 객체를 나타내는 `[2 x 3]` 행렬인 경우:

인덱스 = [0] [10] [20] 값 = [1, 2, 3] 모양 = [50]

그리고

색인 = [ 2] [10] 값 = [4, 5] 모양 = [30]

그러면 최종 역직렬화된 `SparseTensor`는 다음과 같습니다:

지수 = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] 값 = [1, 2, 3, 4, 5] 모양 = [2 50]

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > DeserializeManySparse <T>
생성 ( Scope 범위, Operand < TString > serializedSparse, Class<T> dtype)
새로운 DeserializeManySparse 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TInt64 >
sparseIndices ()
출력 < TInt64 >
희소모양 ()
출력 <T>
스파스값 ()

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "DeserializeManySparse"

공개 방법

공개 정적 DeserializeManySparse <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TString > serializedSparse, Class<T> dtype)

새로운 DeserializeManySparse 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
직렬화된 스파스 2-D, 'N' 직렬화된 'SparseTensor' 객체. 3개의 열이 있어야 합니다.
dtype 직렬화된 'SparseTensor' 객체의 'dtype'입니다.
보고
  • DeserializeManySparse의 새 인스턴스

공개 출력 < TInt64 > sparseIndices ()

공개 출력 <TInt64> sparseShape ()

공개 출력 <T> sparseValues ​​()