TakeManySparseFromTensorsMap

الفئة النهائية العامة TakeManySparseFromTensorsMap

اقرأ "SparseTensors" من "SparseTensorsMap" وقم بتسلسلها.

يجب أن يكون الإدخال `المقابض المتفرقة` عبارة عن مصفوفة `int64` ذات الشكل `[N, 1]` حيث `N` هو حجم الدفعة الصغيرة وتتوافق الصفوف مع مقابض الإخراج لـ `AddSparseToTensorsMap` أو `AddManySparseToTensorsMap`. يجب أن تتطابق جميع صفوف كائنات `SparseTensor` الأصلية التي دخلت في عمليات الإدخال المحددة. عندما يتم إنشاء "SparseTensor" النهائي، فإنه يحصل على مرتبة أعلى من صفوف كائنات "SparseTensor" الواردة (تم ربطها على طول بُعد صف جديد على اليسار).

قيم شكل كائن `SparseTensor` الناتجة لجميع الأبعاد ولكن الأول هي الحد الأقصى عبر قيم شكل كائنات `SparseTensor` المدخلة للأبعاد المقابلة. قيمة الشكل الأول لها هي `N`، حجم الدفعة الصغيرة.

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 كانت المقابض تمثل مدخلاً، وهو عبارة عن مصفوفة `[2، 3]` تمثل كائنين أصليين `SparseTensor`:

index = [ 0]
             [10]
             [20]
     values = [1, 2, 3]
     shape = [50]
 

و

index = [ 2]
             [10]
     values = [4, 5]
     shape = [30]
 

عندها سيكون `SparseTensor' النهائي:

index = [0  0]
             [0 10]
             [0 20]
             [1  2]
             [1 10]
     values = [1, 2, 3, 4, 5]
     shape = [2 50]
 

فئات متداخلة

فصل

TakeManySparseFromTensorsMap.Options

السمات الاختيارية لـ TakeManySparseFromTensorsMap

الثوابت

خيط

OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الأساليب العامة

ثابت TakeManySparseFromTensorsMap.Options	حاوية (حاوية سلسلة)
ثابت <T يمتد TType > TakeManySparseFromTensorsMap <T>	إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل < TInt64 > المتفرقات، فئة <T> dtype، خيارات... خيارات) طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية TakeManySparseFromTensorsMap جديدة.
ثابت TakeManySparseFromTensorsMap.Options	الاسم المشترك (الاسم المشترك للسلسلة)
الإخراج <TInt64>	مؤشرات متفرقة () 2-د.
الإخراج <TInt64>	شكل متفرق () 1-د.
الإخراج <T>	قيم متفرقة () 1-د.

الطرق الموروثة

من الفصل org.tensorflow.op.RawOp

منطقية نهائية	يساوي (كائن كائن)
كثافة العمليات النهائية	رمز التجزئة ()
عملية	المرجع () قم بإرجاع وحدة الحساب هذه Operation واحدة.
السلسلة النهائية	إلى السلسلة ()

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 السلسلة ()
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0، int arg1)
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0)
الفراغ النهائي	انتظر ()

من الواجهة org.tensorflow.op.Op

بيئة التنفيذ المجردة	بيئى () قم بإرجاع بيئة التنفيذ التي تم إنشاء هذه العملية فيها.
عملية مجردة	المرجع () قم بإرجاع وحدة الحساب هذه Operation واحدة.

الثوابت

السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "TakeManySparseFromTensorsMap"

الأساليب العامة

حاوية TakeManySparseFromTensorsMap.Options العامة الثابتة (حاوية السلسلة)

حدود

حاوية	اسم الحاوية لـ `SparseTensorsMap` الذي تمت قراءته بواسطة هذه العملية.

إنشاء TakeManySparseFromTensorsMap <T> ثابت عام (نطاق النطاق ، المعامل < TInt64 > sparseHandles، Class <T> dtype، Options... options)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية TakeManySparseFromTensorsMap جديدة.

حدود

نِطَاق	النطاق الحالي
SparseHandles	1-D، كائنات `N` المتسلسلة `SparseTensor`. الشكل: `[N]`.
dtype	"dtype" لكائنات "SparseTensor" المخزنة في "SparseTensorsMap".
خيارات	يحمل قيم السمات الاختيارية

المرتجعات

• مثيل جديد لـ TakeManySparseFromTensorsMap

TakeManySparseFromTensorsMap.Options ثابت عام واسم مشترك (سلسلة اسم مشترك)

حدود

اسم مشترك	الاسم المشترك لـ `SparseTensorsMap` الذي تمت قراءته بواسطة هذه العملية. ولا ينبغي أن يكون فارغاً؛ بدلاً من ذلك، يجب استخدام "الاسم_المشترك" أو اسم العملية الفريد للعملية التي أنشأت "SparseTensorsMap" الأصلي.

الإخراج العام <TInt64> المؤشرات المتفرقة ()

2-د. "مؤشرات" الدفعة الصغيرة "SparseTensor".

الإخراج العام <TInt64> شكل متفرق ()

1-د. "شكل" الدفعة الصغيرة "SparseTensor".

الإخراج العام <T> قيم متفرقة ()

1-د. "قيم" الدفعة الصغيرة "SparseTensor".