DeserializeSparse

パブリック最終クラスDeserializeSparse

`SparseTensor` オブジェクトを逆シリアル化します。

入力 `serialized_sparse` は `[?, ?, ..., ?, 3]` の形状を持つ必要があり、最後の次元にはシリアル化された `SparseTensor` オブジェクトが格納され、他の N 次元 (N >= 0) はバッチに対応します。元の `SparseTensor` オブジェクトのランクはすべて一致する必要があります。最終的な `SparseTensor` が作成されるとき、そのランクは、受信する `SparseTensor` オブジェクトのランクに N を加えたものになります。スパース テンソルは、バッチごとに 1 つずつ、新しい次元に沿って連結されています。

元の次元に対する出力 `SparseTensor` オブジェクトの形状値は、対応する次元に対する入力 `SparseTensor` オブジェクトの形状値全体の最大値です。新しい寸法はバッチのサイズと一致します。

入力 `SparseTensor` オブジェクトのインデックスは、標準の辞書編集順に並べられていると想定されます。そうでない場合は、このステップの後で `SparseReorder` を実行してインデックスの順序を復元します。

たとえば、シリアル化された入力が 2 つの元の `SparseTensor` オブジェクトを表す `[2 x 3]` 行列である場合、次のようになります。

インデックス = [ 0] [10] [20] 値 = [1、2、3] 形状 = [50]

そして

インデックス = [ 2] [10] 値 = [4, 5] 形状 = [30]

最終的に逆シリアル化された `SparseTensor` は次のようになります。

インデックス = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] 値 = [1、2、3、4、5] 形状 = [2 50]

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <U extends TType > DeserializeSparse <U>
create (スコープscope,オペランド<?extends TType >serializedSparse,Class<U> dtype)
新しい DeserializeSparse オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
出力< TInt64 >
sparseIndices ()
出力< TInt64 >
sparseShape ()
出力<U>
sparseValues ()

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "DeserializeSparse"

パブリックメソッド

public static DeserializeSparse <U> create (スコープscope, Operand <? extends TType > generatedSparse, Class<U> dtype)

新しい DeserializeSparse オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
シリアル化されたスパースシリアル化された `SparseTensor` オブジェクト。最後の次元には 3 つの列が必要です。
dtypeシリアル化された `SparseTensor` オブジェクトの `dtype`。
戻り値
  • DeserializeSparse の新しいインスタンス

public Output < TInt64 > sparseIndices ()

public出力< TInt64 > sparseShape ()

public出力<U> sparseValues ()