DeserializeManySparse
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Serileştirilmiş bir mini gruptan "SparseTensors"ı seri durumdan çıkarın ve birleştirin.
'Serialized_sparse' girişi '[N x 3]' şeklinde bir dize matrisi olmalıdır; burada 'N' mini parti boyutudur ve satırlar 'SerializeSparse'ın paketlenmiş çıktılarına karşılık gelir. Orijinal "SparseTensor" nesnelerinin sıralamalarının tümü eşleşmelidir. Son 'SparseTensor' oluşturulduğunda, gelen 'SparseTensor' nesnelerinin sıralamasından bir üst sıraya çıkmıştır (bunlar yeni bir satır boyutu boyunca birleştirilmiştir).
Çıkış `SparseTensor` nesnesinin tüm boyutlar için şekil değerleri, ancak ilki karşılık gelen boyutlar için giriş `SparseTensor` nesnelerinin şekil değerleri boyunca maksimumdur. İlk şekil değeri mini parti boyutu olan 'N'dir.
Giriş 'SparseTensor' nesnelerinin indekslerinin standart sözlükbilimsel sıraya göre sıralandığı varsayılır. Durum böyle değilse, bu adımdan sonra dizin sıralamasını geri yüklemek için 'SparseReorder'ı çalıştırın.
Örneğin, serileştirilmiş giriş iki orijinal "SparseTensor" nesnesini temsil eden bir "[2 x 3]" matrisi ise:
indeks = [ 0] [10] [20] değerler = [1, 2, 3] şekil = [50]
Ve
indeks = [ 2] [10] değerler = [4, 5] şekil = [30]
o zaman seri durumdan çıkarılan son 'SparseTensor' şöyle olacaktır:
indeks = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] değerler = [1, 2, 3, 4, 5] şekil = [2 50]
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Kalıtsal Yöntemler
Java.lang.Object sınıfından | boolean | eşittir (Nesne arg0) |
| son Sınıf<?> | getClass () |
| int | hash kodu () |
| son boşluk | bildir () |
| son boşluk | tümünü bildir () |
| Sicim | toString () |
| son boşluk | bekle (uzun arg0, int arg1) |
| son boşluk | bekle (uzun arg0) |
| son boşluk | Beklemek () |
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "DeserializeManySparse"
Genel Yöntemler
Yeni bir DeserializeManySparse işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|
| serileştirilmiş Seyrek | 2-B, 'N' serileştirilmiş 'SparseTensor' nesneleri. 3 sütun olmalıdır. |
|---|
| dtype | Serileştirilmiş "SparseTensor" nesnelerinin "dtype"ı. |
|---|
İadeler
- DeserializeManySparse'ın yeni bir örneği
genel Çıkış <T> sparseValues ()
,
Serileştirilmiş bir mini gruptan "SparseTensors"ı seri durumdan çıkarın ve birleştirin.
'Serialized_sparse' girişi '[N x 3]' şeklinde bir dize matrisi olmalıdır; burada 'N' mini parti boyutudur ve satırlar 'SerializeSparse'ın paketlenmiş çıktılarına karşılık gelir. Orijinal "SparseTensor" nesnelerinin sıralamalarının tümü eşleşmelidir. Son 'SparseTensor' oluşturulduğunda, gelen 'SparseTensor' nesnelerinin sıralamasından bir üst sıraya çıkmıştır (bunlar yeni bir satır boyutu boyunca birleştirilmiştir).
Çıkış `SparseTensor` nesnesinin tüm boyutlar için şekil değerleri, ancak ilki karşılık gelen boyutlar için giriş `SparseTensor` nesnelerinin şekil değerleri boyunca maksimumdur. İlk şekil değeri mini parti boyutu olan 'N'dir.
Giriş 'SparseTensor' nesnelerinin indekslerinin standart sözlükbilimsel sıraya göre sıralandığı varsayılır. Durum böyle değilse, bu adımdan sonra dizin sıralamasını geri yüklemek için 'SparseReorder'ı çalıştırın.
Örneğin, serileştirilmiş giriş iki orijinal "SparseTensor" nesnesini temsil eden bir "[2 x 3]" matrisi ise:
indeks = [ 0] [10] [20] değerler = [1, 2, 3] şekil = [50]
Ve
indeks = [ 2] [10] değerler = [4, 5] şekil = [30]
o zaman seri durumdan çıkarılan son 'SparseTensor' şöyle olacaktır:
indeks = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] değerler = [1, 2, 3, 4, 5] şekil = [2 50]
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Kalıtsal Yöntemler
Java.lang.Object sınıfından | boolean | eşittir (Nesne arg0) |
| son Sınıf<?> | getClass () |
| int | hash kodu () |
| son boşluk | bildir () |
| son boşluk | tümünü bildir () |
| Sicim | toString () |
| son boşluk | bekle (uzun arg0, int arg1) |
| son boşluk | bekle (uzun arg0) |
| son boşluk | Beklemek () |
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "DeserializeManySparse"
Genel Yöntemler
Yeni bir DeserializeManySparse işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|
| serileştirilmiş Seyrek | 2-B, 'N' serileştirilmiş 'SparseTensor' nesneleri. 3 sütun olmalıdır. |
|---|
| dtype | Serileştirilmiş "SparseTensor" nesnelerinin "dtype"ı. |
|---|
İadeler
- DeserializeManySparse'ın yeni bir örneği
genel Çıkış <T> sparseValues ()
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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"]]
