DeserializeSparse
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
إلغاء تسلسل كائنات `SparseTensor`.
يجب أن يكون للإدخال `serialized_sparse` الشكل `[?, ?, ..., ?, 3]` حيث يخزن البعد الأخير كائنات `SparseTensor` المتسلسلة والأبعاد N الأخرى (N >= 0) تتوافق مع دفعة. يجب أن تتطابق جميع صفوف كائنات `SparseTensor` الأصلية. عند إنشاء "SparseTensor" النهائي، تكون رتبته هي رتبة كائنات "SparseTensor" الواردة بالإضافة إلى N؛ تم ربط الموترات المتناثرة على طول أبعاد جديدة، واحدة لكل دفعة.
قيم شكل كائن `SparseTensor` الناتجة للأبعاد الأصلية هي الحد الأقصى عبر قيم شكل كائنات `SparseTensor` المدخلة للأبعاد المقابلة. تتوافق الأبعاد الجديدة مع حجم الدفعة.
يُفترض أن يتم ترتيب مؤشرات كائنات "SparseTensor" بترتيب معجمي قياسي. إذا لم يكن الأمر كذلك، فبعد هذه الخطوة، قم بتشغيل "SparseReorder" لاستعادة ترتيب الفهرس.
على سبيل المثال، إذا كان الإدخال المتسلسل عبارة عن مصفوفة `[2 × 3]` تمثل كائنين أصليين `SparseTensor`:
الفهرس = [ 0] [10] [20] القيم = [1، 2، 3] الشكل = [50]
و
الفهرس = [ 2] [10] القيم = [4، 5] الشكل = [30]
عندها سيكون `SparseTensor` النهائي الذي تم إلغاء تسلسله هو:
الفهرس = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] القيم = [1، 2، 3، 4، 5] الشكل = [2 50]
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الطرق الموروثة
من فئة java.lang.Object | منطقية | يساوي (كائن arg0) |
| الدرجة النهائية<?> | الحصول على كلاس () |
| كثافة العمليات | رمز التجزئة () |
| الفراغ النهائي | إعلام () |
| الفراغ النهائي | إعلام الكل () |
| خيط | إلى سلسلة () |
| الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0، int arg1) |
| الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0) |
| الفراغ النهائي | انتظر () |
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
القيمة الثابتة: "إلغاء التسلسل المتناثر"
الأساليب العامة
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية DeserializeSparse جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|
| متسلسل متفرق | كائنات `SparseTensor` المتسلسلة. يجب أن يحتوي البعد الأخير على 3 أعمدة. |
|---|
| dtype | `dtype` لكائنات `SparseTensor` المتسلسلة. |
|---|
عائدات
- مثيل جديد من DeserializeSparse
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# DeserializeSparse\n\npublic final class **DeserializeSparse** \nDeserialize \\`SparseTensor\\` objects.\n\n\nThe input \\`serialized_sparse\\` must have the shape \\`\\[?, ?, ..., ?, 3\\]\\` where\nthe last dimension stores serialized \\`SparseTensor\\` objects and the other N\ndimensions (N \\\u003e= 0) correspond to a batch. The ranks of the original\n\\`SparseTensor\\` objects must all match. When the final \\`SparseTensor\\` is\ncreated, its rank is the rank of the incoming \\`SparseTensor\\` objects plus N;\nthe sparse tensors have been concatenated along new dimensions, one for each\nbatch.\n\n\nThe output \\`SparseTensor\\` object's shape values for the original dimensions\nare the max across the input \\`SparseTensor\\` objects' shape values for the\ncorresponding dimensions. The new dimensions match the size of the batch.\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/sparse/DeserializeSparse#OP_NAME) | The name of this op, as known by TensorFlow core engine |\n\n### Public Methods\n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| static \\\u003cU extends [TType](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TType)\\\u003e [DeserializeSparse](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/DeserializeSparse)\\\u003cU\\\u003e | [create](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/DeserializeSparse#create(org.tensorflow.op.Scope, org.tensorflow.Operand\u003c? extends org.tensorflow.types.family.TType\u003e, java.lang.Class\u003cU\u003e))([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c? extends [TType](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TType)\\\u003e serializedSparse, Class\\\u003cU\\\u003e dtype) Factory method to create a class wrapping a new DeserializeSparse 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/sparse/DeserializeSparse#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/sparse/DeserializeSparse#sparseShape())() |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cU\\\u003e | [sparseValues](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/DeserializeSparse#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: \"DeserializeSparse\"\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public static [DeserializeSparse](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/sparse/DeserializeSparse)\\\u003cU\\\u003e\n**create**\n([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c? extends [TType](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TType)\\\u003e serializedSparse, Class\\\u003cU\\\u003e dtype)\n\nFactory method to create a class wrapping a new DeserializeSparse operation. \n\n##### Parameters\n\n| scope | current scope |\n| serializedSparse | The serialized \\`SparseTensor\\` objects. The last dimension must have 3 columns. |\n| dtype | The \\`dtype\\` of the serialized \\`SparseTensor\\` objects. |\n|------------------|----------------------------------------------------------------------------------|\n\n##### Returns\n\n- a new instance of DeserializeSparse \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)\\\u003cU\\\u003e\n**sparseValues**\n()\n\n\u003cbr /\u003e"]]
