DeserializeSparse

공개 최종 클래스 DeserializeSparse

`SparseTensor` 객체를 역직렬화합니다.

입력 `serialized_sparse`는 `[?, ?, ..., ?, 3]` 모양을 가져야 하며, 여기서 마지막 차원은 직렬화된 `SparseTensor` 개체를 저장하고 다른 N 차원(N >= 0)은 배치에 해당합니다. 원본 `SparseTensor` 객체의 순위는 모두 일치해야 합니다. 최종 `SparseTensor`가 생성되면 순위는 들어오는 `SparseTensor` 객체의 순위에 N을 더한 값입니다. 희소 텐서는 각 배치마다 하나씩 새로운 차원을 따라 연결되었습니다.

원래 차원에 대한 출력 `SparseTensor` 개체의 모양 값은 해당 차원에 대한 입력 `SparseTensor` 개체의 모양 값 전체에서 최대값입니다. 새 차원은 배치 크기와 일치합니다.

입력 `SparseTensor` 객체' 인덱스는 표준 사전순으로 정렬된 것으로 가정됩니다. 그렇지 않은 경우 이 단계 후에 'SparseReorder'를 실행하여 인덱스 순서를 복원하세요.

예를 들어, 직렬화된 입력이 두 개의 원래 `SparseTensor` 객체를 나타내는 `[2 x 3]` 행렬인 경우:

인덱스 = [0] [10] [20] 값 = [1, 2, 3] 모양 = [50]

그리고

색인 = [ 2] [10] 값 = [4, 5] 모양 = [30]

그러면 최종 역직렬화된 `SparseTensor`는 다음과 같습니다:

지수 = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] 값 = [1, 2, 3, 4, 5] 모양 = [2 50]

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <U는 TType을 확장합니다. > DeserializeSparse <U>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TType > serializedSparse, Class<U> dtype)
새로운 DeserializeSparse 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TInt64 >
sparseIndices ()
출력 < TInt64 >
희소모양 ()
출력 <U>
스파스값 ()

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "DeserializeSparse"

공개 방법

public static DeserializeSparse <U> create ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TType > serializedSparse, Class<U> dtype)

새로운 DeserializeSparse 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
직렬화된 스파스 직렬화된 `SparseTensor` 객체. 마지막 차원에는 3개의 열이 있어야 합니다.
dtype 직렬화된 'SparseTensor' 객체의 'dtype'입니다.
보고
  • DeserializeSparse의 새 인스턴스

공개 출력 < TInt64 > sparseIndices ()

공개 출력 <TInt64> sparseShape ()

공개 출력 <U> sparseValues ​​()