`SparseTensor` को `[3]` `Tensor` ऑब्जेक्ट में क्रमबद्ध करें।
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <यू> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <यू टीटाइप का विस्तार करता है > सीरियलाइज़स्पार्स <यू> | |
स्थिर सीरियलाइज़स्पार्स < TString > | |
आउटपुट <यू> |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक SerializeSparse <U> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <TInt64> sparseIndices, ऑपरेंड <? विस्तारित TType > sparseValues, ऑपरेंड <TInt64> sparseShape, क्लास<U> आउटटाइप)
एक नए सीरियलाइज़स्पार्स ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
विरलसूचकांक | 2-डी. `SparseTensor` के `सूचकांक`। |
sparseValues | 1-डी. `SparseTensor` के `मान` |
विरलआकार | 1-डी. `SparseTensor` का `आकार`। |
आउटटाइप | क्रमबद्धता के लिए उपयोग किया जाने वाला `dtype`; समर्थित प्रकार `स्ट्रिंग` (डिफ़ॉल्ट) और `वेरिएंट` हैं। |
रिटर्न
- SerializeSparse का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक SerializeSparse < TString > बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TInt64 > sparseIndices, ऑपरेंड <? विस्तारित TType > sparseValues, ऑपरेंड < TInt64 > sparseShape)
डिफ़ॉल्ट आउटपुट प्रकारों का उपयोग करके एक नए सीरियलाइज़स्पार्स ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
विरलसूचकांक | 2-डी. `SparseTensor` के `सूचकांक`। |
sparseValues | 1-डी. `SparseTensor` के `मान` |
विरलआकार | 1-डी. `SparseTensor` का `आकार`। |
रिटर्न
- SerializeSparse का एक नया उदाहरण