تدفق التوتر:: العمليات:: إلغاء تسلسل العديد من المتفرق
#include <sparse_ops.h>
إلغاء تسلسل وتسلسل SparseTensors
من دفعة صغيرة متسلسلة.
ملخص
يجب أن يكون الإدخال serialized_sparse
عبارة عن مصفوفة سلسلة ذات شكل [N x 3]
حيث N
هو حجم الدفعة الصغيرة وتتوافق الصفوف مع المخرجات المعبأة لـ SerializeSparse
. يجب أن تتطابق جميع صفوف كائنات SparseTensor
الأصلية. عندما يتم إنشاء SparseTensor
النهائي، فإنه يحتل مرتبة أعلى من صفوف كائنات SparseTensor
الواردة (تم ربطها على طول بُعد صف جديد).
قيم شكل كائن SparseTensor
الناتج لجميع الأبعاد ولكن الأول هو 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 كان الإدخال المتسلسل عبارة عن مصفوفة [2 x 3]
تمثل كائنين SparseTensor
أصليين:
index = [ 0]
[10]
[20]
values = [1, 2, 3]
shape = [50]
و
index = [ 2]
[10]
values = [4, 5]
shape = [30]
عندها سيكون SparseTensor
النهائي الذي تم إلغاء تسلسله هو:
index = [0 0]
[0 10]
[0 20]
[1 2]
[1 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
shape = [2 50]
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- serialized_sparse: 2-D، كائنات
SparseTensor
المتسلسلة N
يجب أن يكون لديك 3 أعمدة. - dtype:
dtype
لكائنات SparseTensor
المتسلسلة.
العوائد:
الصفات العامة
عملية
Operation operation
-sparse_indices
::tensorflow::Output sparse_indices
sparse_shape
::tensorflow::Output sparse_shape
-sparse_values
::tensorflow::Output sparse_values
الوظائف العامة
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::DeserializeManySparse Class Reference\n\ntensorflow::ops::DeserializeManySparse\n======================================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nDeserialize and concatenate `SparseTensors` from a serialized minibatch.\n\nSummary\n-------\n\nThe input `serialized_sparse` must be a string matrix of shape `[N x 3]` where `N` is the minibatch size and the rows correspond to packed outputs of [SerializeSparse](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/serialize-sparse#classtensorflow_1_1ops_1_1_serialize_sparse). The ranks of the original `SparseTensor` objects must all match. When the final `SparseTensor` is created, it has rank one higher than the ranks of the incoming `SparseTensor` objects (they have been concatenated along a new row dimension).\n\nThe output `SparseTensor` object's shape values for all dimensions but the first are the max across the input `SparseTensor` objects' shape values for the corresponding dimensions. Its first shape value is `N`, the minibatch size.\n\nThe input `SparseTensor` objects' indices are assumed ordered in standard lexicographic order. If this is not the case, after this step run [SparseReorder](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-reorder#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reorder) to restore index ordering.\n\nFor example, if the serialized input is a `[2 x 3]` matrix representing two original `SparseTensor` objects: \n\n```text\nindex = [ 0]\n [10]\n [20]\nvalues = [1, 2, 3]\nshape = [50]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nand \n\n```text\nindex = [ 2]\n [10]\nvalues = [4, 5]\nshape = [30]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nthen the final deserialized `SparseTensor` will be: \n\n```text\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\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- serialized_sparse: 2-D, The `N` serialized `SparseTensor` objects. Must have 3 columns.\n- dtype: The `dtype` of the serialized `SparseTensor` objects.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) sparse_indices\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) sparse_values\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) sparse_shape\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [DeserializeManySparse](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_many_sparse_1ab7cf9797d35b97c6d82e4000573b7839)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` serialized_sparse, DataType dtype)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_many_sparse_1ac7cd19536afb9e162240583e49e59e8d) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [sparse_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_many_sparse_1a047caae64f0cea6d6dc1659d15bfe4b9) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [sparse_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_many_sparse_1a248aaedf66a2ba1733b1f2e541c4d3e2) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [sparse_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_many_sparse_1a1047d48275c3140bedd5e8737af534f2) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### sparse_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output sparse_indices\n``` \n\n### sparse_shape\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output sparse_shape\n``` \n\n### sparse_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output sparse_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### DeserializeManySparse\n\n```gdscript\n DeserializeManySparse(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input serialized_sparse,\n DataType dtype\n)\n```"]]