تدفق التوتر:: العمليات:: إلغاء التسلسل المتفرق
#include <sparse_ops.h>
إلغاء تسلسل كائنات SparseTensor
.
ملخص
يجب أن يكون للإدخال serialized_sparse
الشكل [?, ?, ..., ?, 3]
حيث يخزن البعد الأخير كائنات SparseTensor
المتسلسلة والأبعاد N الأخرى (N >= 0) تتوافق مع دفعة. يجب أن تتطابق جميع صفوف كائنات SparseTensor
الأصلية. عندما يتم إنشاء SparseTensor
النهائي، تكون رتبته هي رتبة كائنات SparseTensor
الواردة بالإضافة إلى N؛ تم ربط الموترات المتناثرة على طول أبعاد جديدة، واحدة لكل دفعة.
قيم شكل كائن SparseTensor
الناتج للأبعاد الأصلية هي الحد الأقصى عبر قيم شكل كائنات SparseTensor
المدخلة للأبعاد المقابلة. تتوافق الأبعاد الجديدة مع حجم الدفعة.
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: كائنات
SparseTensor
المتسلسلة. يجب أن يحتوي البعد الأخير على 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: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],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/r2.3/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: 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/r2.3/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| [DeserializeSparse](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_sparse_1a023794d9b956960ff8d7189e5e3feec5)`(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_sparse_1abdd692db872e045ede9e84be66b35bc3) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [sparse_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_sparse_1acdaf19772a1be03384f76ac4e07f6aaf) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [sparse_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_sparse_1a86bbd4ffa415bb68db5fa2f1e76e7de5) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [sparse_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_deserialize_sparse_1a303201bfe16885e2cef2b115049d005e) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/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### DeserializeSparse\n\n```gdscript\n DeserializeSparse(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input serialized_sparse,\n DataType dtype\n)\n```"]]