DeserializeSparse
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Giải tuần tự hóa các đối tượng `SparseTensor`.
Đầu vào `serialized_sparse` phải có hình dạng `[?, ?, ..., ?, 3]` trong đó thứ nguyên cuối cùng lưu trữ các đối tượng `SparseTensor` được tuần tự hóa và N thứ nguyên khác (N >= 0) tương ứng với một lô. Thứ hạng của các đối tượng `SparseTensor` ban đầu đều phải khớp nhau. Khi `SparseTensor` cuối cùng được tạo, thứ hạng của nó là thứ hạng của các đối tượng `SparseTensor` đến cộng với N; các tensor thưa thớt đã được nối dọc theo các chiều mới, một chiều cho mỗi lô.
Các giá trị hình dạng của đối tượng `SparseTensor` đầu ra cho các kích thước ban đầu là giá trị tối đa trên các giá trị hình dạng của đối tượng `SparseTensor` đầu vào cho các kích thước tương ứng. Kích thước mới phù hợp với kích thước của lô.
Các chỉ mục của đối tượng `SparseTensor` đầu vào được giả sử được sắp xếp theo thứ tự từ điển tiêu chuẩn. Nếu không đúng như vậy, sau bước này hãy chạy `SparseReorder` để khôi phục thứ tự chỉ mục.
Ví dụ: nếu đầu vào được tuần tự hóa là ma trận `[2 x 3]` đại diện cho hai đối tượng `SparseTensor` ban đầu:
chỉ số = [ 0] [10] [20] giá trị = [1, 2, 3] hình dạng = [50]
Và
chỉ số = [ 2] [10] giá trị = [4, 5] hình dạng = [30]
thì `SparseTensor` được giải tuần tự hóa cuối cùng sẽ là:
chỉ số = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] giá trị = [1, 2, 3, 4, 5] hình dạng = [2 50]
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp kế thừa
Từ lớp java.lang.Object | boolean | bằng (Đối tượng arg0) |
| Lớp cuối cùng<?> | getClass () |
| int | Mã Băm () |
| khoảng trống cuối cùng | thông báo () |
| khoảng trống cuối cùng | thông báoTất cả () |
| Sợi dây | toString () |
| khoảng trống cuối cùng | chờ đã (arg0 dài, int arg1) |
| khoảng trống cuối cùng | chờ đã (arg0 dài) |
| khoảng trống cuối cùng | Chờ đợi () |
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Giá trị không đổi: "DeserializeSparse"
Phương pháp công khai
tĩnh công khai DeserializeSparse <U> tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <? mở rộng TType > serializedSparse, Class<U> dtype)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác DeserializeSparse mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|
| tuần tựthưa thớt | Các đối tượng `SparseTensor` được tuần tự hóa. Thứ nguyên cuối cùng phải có 3 cột. |
|---|
| dtype | `dtype` của các đối tượng `SparseTensor` được tuần tự hóa. |
|---|
Trả lại
- một phiên bản mới của DeserializeSparse
Đầu ra công khai <U> spzzyValues ()
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],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"]]
