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텐서플로우:: 작전:: 역직렬화Sparse
#include <sparse_ops.h>
SparseTensor
객체를 역직렬화합니다.
요약
입력 serialized_sparse
는 [?, ?, ..., ?, 3]
모양을 가져야 하며, 마지막 차원은 직렬화된 SparseTensor
개체를 저장하고 다른 N 차원(N >= 0)은 배치에 해당합니다. 원래 SparseTensor
객체의 순위는 모두 일치해야 합니다. 최종 SparseTensor
생성되면 그 순위는 들어오는 SparseTensor
개체의 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
객체의 인덱스는 표준 사전순으로 정렬된 것으로 가정됩니다. 그렇지 않은 경우 이 단계 후에 SparseReorder
실행하여 인덱스 순서를 복원하세요.
예를 들어, 직렬화된 입력이 두 개의 원래 SparseTensor
객체를 나타내는 [2 x 3]
행렬인 경우:
index = [ 0]
[10]
[20]
values = [1, 2, 3]
shape = [50]
그리고
index = [ 2]
[10]
values = [4, 5]
shape = [30]
그러면 최종 역직렬화된 SparseTensor
다음과 같습니다:
index = [0 0]
[0 10]
[0 20]
[1 2]
[1 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
shape = [2 50]
인수:
- 범위: 범위 개체
- serialized_sparse: 직렬화된
SparseTensor
객체입니다. 마지막 차원에는 3개의 열이 있어야 합니다. - dtype: 직렬화된
SparseTensor
객체의 dtype
.
보고:
공개 속성
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최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::DeserializeSparse Class Reference\n\ntensorflow::ops::DeserializeSparse\n==================================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nDeserialize `SparseTensor` objects.\n\nSummary\n-------\n\nThe input `serialized_sparse` must have the shape `[?, ?, ..., ?, 3]` where the last dimension stores serialized `SparseTensor` objects and the other N dimensions (N \\\u003e= 0) correspond to a batch. The ranks of the original `SparseTensor` objects must all match. When the final `SparseTensor` is created, its rank is the rank of the incoming `SparseTensor` objects plus N; the sparse tensors have been concatenated along new dimensions, one for each batch.\n\nThe output `SparseTensor` object's shape values for the original dimensions are the max across the input `SparseTensor` objects' shape values for the corresponding dimensions. The new dimensions match the size of the batch.\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/r2.2/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/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- serialized_sparse: The serialized `SparseTensor` objects. The last dimension must have 3 columns.\n- dtype: The `dtype` of the serialized `SparseTensor` objects.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) sparse_indices\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) sparse_values\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) sparse_shape\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [DeserializeSparse](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_sparse_1a023794d9b956960ff8d7189e5e3feec5)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/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_sparse_1abdd692db872e045ede9e84be66b35bc3) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [sparse_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_sparse_1acdaf19772a1be03384f76ac4e07f6aaf) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [sparse_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_sparse_1a86bbd4ffa415bb68db5fa2f1e76e7de5) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [sparse_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_sparse_1a303201bfe16885e2cef2b115049d005e) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/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### DeserializeSparse\n\n```gdscript\n DeserializeSparse(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input serialized_sparse,\n DataType dtype\n)\n```"]]