`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> | |
| 出力< TInt64 > | |
| 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
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