جریان تنسور:: عملیات:: DeserializeManySparse
#include <sparse_ops.h>
SparseTensors
از یک minibatch سریالی جداسازی و الحاق کنید.
خلاصه
ورودی serialized_sparse
باید یک ماتریس رشته ای به شکل [N x 3]
باشد که در آن N
اندازه minibatch است و ردیف ها مطابق با خروجی های بسته بندی شده SerializeSparse
هستند. رتبههای اشیاء اصلی SparseTensor
باید همه مطابقت داشته باشند. هنگامی که SparseTensor
نهایی ایجاد می شود، دارای رتبه یک بالاتر از رتبه های اشیاء SparseTensor
ورودی است (آنها در امتداد یک بعد ردیف جدید به هم پیوسته اند).
مقادیر شکل جسم SparseTensor
خروجی برای همه ابعاد است، اما اولی حداکثر مقادیر شکل اشیاء SparseTensor
ورودی برای ابعاد مربوطه است. اولین مقدار شکل آن N
است، اندازه minibatch.
شاخص های اشیاء SparseTensor
ورودی به ترتیب واژگانی استاندارد مرتب شده اند. اگر اینطور نیست، پس از این مرحله SparseReorder
اجرا کنید تا ترتیب فهرست را بازیابی کنید.
به عنوان مثال، اگر ورودی سریال یک ماتریس [2 x 3]
باشد که دو شی SparseTensor
اصلی را نشان می دهد:
index = [ 0]
[10]
[20]
values = [1, 2, 3]
shape = [50]
و
index = [ 2]
[10]
values = [4, 5]
shape = [30]
سپس SparseTensor
نهایی deserialized خواهد بود:
index = [0 0]
[0 10]
[0 20]
[1 2]
[1 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
shape = [2 50]
استدلال ها:
- scope: یک شی Scope
- serialized_sparse: 2-D،
N
اشیاء SparseTensor
سریال شده. باید 3 ستون داشته باشد. - dtype:
dtype
از اشیاء سریال SparseTensor
.
برمیگرداند:
صفات عمومی
عملیات
Operation operation
اندیس_های پراکنده
::tensorflow::Output sparse_indices
پراکنده_شکل
::tensorflow::Output sparse_shape
مقادیر_کم
::tensorflow::Output sparse_values
توابع عمومی
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-25 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-25 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[],[],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```"]]