DeserializeManySparse
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Десериализовать и объединить SparseTensors из сериализованного мини-пакета.
Входные данные `serialized_sparse` должны быть строковой матрицей формы `[N x 3]`, где `N` — это размер мини-пакета, а строки соответствуют упакованным выходным данным `SerializeSparse`. Ранги исходных объектов SparseTensor должны совпадать. Когда создается окончательный SparseTensor, он имеет ранг на единицу выше, чем ранги входящих объектов SparseTensor (они были объединены по новому измерению строки).
Значения формы выходного объекта SparseTensor для всех измерений, кроме первого, — это максимальные значения формы входных объектов SparseTensor для соответствующих измерений. Его первое значение формы — «N», размер мини-пакета.
Предполагается, что индексы входных объектов SparseTensor упорядочены в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, после этого шага запустите SparseReorder, чтобы восстановить порядок индексов.
Например, если сериализованный вход представляет собой матрицу `[2 x 3]`, представляющую два исходных объекта `SparseTensor`:
индекс = [ 0] [10] [20] значения = [1, 2, 3] форма = [50]
и
индекс = [ 2] [10] значения = [4, 5] форма = [30]
тогда окончательный десериализованный `SparseTensor` будет:
индекс = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] значения = [1, 2, 3, 4, 5] форма = [2 50]
Константы
Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Унаследованные методы
Из класса java.lang.Object логическое значение | равно (Объект arg0) |
последний класс<?> | получитьКласс () |
интервал | хэш-код () |
окончательная пустота | поставить в известность () |
окончательная пустота | уведомитьВсе () |
Нить | нанизывать () |
окончательная пустота | подождать (длинный arg0, int arg1) |
окончательная пустота | подождите (длинный arg0) |
окончательная пустота | ждать () |
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Постоянное значение: «DeserializeManySparse».
Публичные методы
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию DeserializeManySparse.
Параметры
объем | текущий объем |
---|
сериализованныйSparse | 2-D, сериализованные объекты SparseTensor `N`. Должно быть 3 столбца. |
---|
dtype | dtype сериализованных объектов SparseTensor. |
---|
Возврат
- новый экземпляр DeserializeManySparse
публичный вывод <T> sparseValues ()
,
Десериализовать и объединить SparseTensors из сериализованного мини-пакета.
Входные данные `serialized_sparse` должны быть строковой матрицей формы `[N x 3]`, где `N` — это размер мини-пакета, а строки соответствуют упакованным выходным данным `SerializeSparse`. Ранги исходных объектов SparseTensor должны совпадать. Когда создается окончательный SparseTensor, он имеет ранг на единицу выше, чем ранги входящих объектов SparseTensor (они были объединены по новому измерению строки).
Значения формы выходного объекта SparseTensor для всех измерений, кроме первого, — это максимальные значения формы входных объектов SparseTensor для соответствующих измерений. Его первое значение формы — «N», размер мини-пакета.
Предполагается, что индексы входных объектов SparseTensor упорядочены в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, после этого шага запустите SparseReorder, чтобы восстановить порядок индексов.
Например, если сериализованный ввод представляет собой матрицу `[2 x 3]`, представляющую два исходных объекта `SparseTensor`:
индекс = [ 0] [10] [20] значения = [1, 2, 3] форма = [50]
и
индекс = [ 2] [10] значения = [4, 5] форма = [30]
тогда окончательный десериализованный `SparseTensor` будет:
индекс = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] значения = [1, 2, 3, 4, 5] форма = [2 50]
Константы
Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Унаследованные методы
Из класса java.lang.Object логическое значение | равно (Объект arg0) |
последний класс<?> | получитьКласс () |
интервал | хэш-код () |
окончательная пустота | поставить в известность () |
окончательная пустота | уведомитьВсе () |
Нить | нанизывать () |
окончательная пустота | подождать (длинный arg0, int arg1) |
окончательная пустота | подождите (длинный arg0) |
окончательная пустота | ждать () |
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Постоянное значение: «DeserializeManySparse».
Публичные методы
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию DeserializeManySparse.
Параметры
объем | текущий объем |
---|
сериализованныйSparse | 2-D, сериализованные объекты SparseTensor `N`. Должно быть 3 столбца. |
---|
dtype | dtype сериализованных объектов SparseTensor. |
---|
Возврат
- новый экземпляр DeserializeManySparse
публичный вывод <T> sparseValues ()
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-25 UTC."],[],[],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"]]