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텐서플로우:: 작전:: 역직렬화ManySparse
#include <sparse_ops.h>
직렬화된 미니배치에서 SparseTensors
역직렬화하고 연결합니다.
요약
입력 serialized_sparse
는 [N x 3]
모양의 문자열 행렬이어야 합니다. 여기서 N
은 미니배치 크기이고 행은 SerializeSparse
의 압축된 출력에 해당합니다. 원래 SparseTensor
객체의 순위는 모두 일치해야 합니다. 최종 SparseTensor
생성되면 들어오는 SparseTensor
개체의 순위보다 순위가 1 더 높습니다(새 행 차원을 따라 연결됨).
모든 차원에 대한 출력 SparseTensor
개체의 모양 값이지만 첫 번째 값은 해당 차원에 대한 입력 SparseTensor
개체의 모양 값 전체에 대한 최대값입니다. 첫 번째 모양 값은 미니배치 크기인 N
입니다.
입력 SparseTensor
객체의 인덱스는 표준 사전순으로 정렬된 것으로 가정됩니다. 그렇지 않은 경우 이 단계 후에 SparseReorder
실행하여 인덱스 순서를 복원하십시오.
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: 2-D,
N
개의 직렬화된 SparseTensor
객체. 3개의 열이 있어야 합니다. - dtype: 직렬화된
SparseTensor
객체의 dtype
.
보고:
공개 속성
공공 기능
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최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)"],[],[],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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) sparse_indices\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) sparse_values\n- [Output](/versions/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/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```"]]