Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: DeserializeManyThưa thớt
#include <sparse_ops.h>
Giải tuần tự hóa và ghép nối SparseTensors
từ một minibatch được tuần tự hóa.
Bản tóm tắt
Đầu vào serialized_sparse
phải là ma trận chuỗi có hình dạng [N x 3]
trong đó N
là kích thước minibatch và các hàng tương ứng với các đầu ra được đóng gói của SerializeSparse
. Thứ hạng của các đối tượng SparseTensor
ban đầu đều phải khớp nhau. Khi SparseTensor
cuối cùng được tạo, nó có thứ hạng cao hơn một bậc so với thứ hạng của các đối tượng SparseTensor
sắp tới (chúng đã được nối dọc theo một chiều hàng mới).
Các giá trị hình dạng của đối tượng SparseTensor
đầu ra cho tất cả các kích thước nhưng giá trị đầu tiên là giá trị tối đa trên các giá trị hình dạng của đối tượng SparseTensor
đầu vào cho các kích thước tương ứng. Giá trị hình dạng đầu tiên của nó là N
, kích thước minibatch.
Các chỉ số của đối tượng SparseTensor
đầu vào được giả sử được sắp xếp theo thứ tự từ điển tiêu chuẩn. Nếu không, sau bước này hãy chạy SparseReorder
để khôi phục thứ tự chỉ mục.
Ví dụ: nếu đầu vào được tuần tự hóa là ma trận [2 x 3]
đại diện cho hai đối tượng SparseTensor
ban đầu:
index = [ 0]
[10]
[20]
values = [1, 2, 3]
shape = [50]
Và
index = [ 2]
[10]
values = [4, 5]
shape = [30]
thì SparseTensor
được giải tuần tự hóa cuối cùng sẽ là:
index = [0 0]
[0 10]
[0 20]
[1 2]
[1 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
shape = [2 50]
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- serialized_sparse: 2-D,
N
đối tượng SparseTensor
được tuần tự hóa. Phải có 3 cột. - dtype:
dtype
của các đối tượng SparseTensor
được tuần tự hóa.
Trả về:
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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```"]]