جریان تنسور:: عملیات:: DeserializeSparse
#include <sparse_ops.h>
اشیاء SparseTensor
را از حالت سریال خارج کنید.
خلاصه
ورودی serialized_sparse
باید شکل [?, ?, ..., ?, 3]
را داشته باشد که در آن آخرین بعد اشیاء سریال SparseTensor
را ذخیره می کند و ابعاد N دیگر (N >= 0) مربوط به یک دسته است. رتبههای اشیاء اصلی SparseTensor
باید همه مطابقت داشته باشند. هنگامی که SparseTensor
نهایی ایجاد می شود، رتبه آن رتبه اشیاء SparseTensor
ورودی به اضافه N است. تانسورهای پراکنده در امتداد ابعاد جدید، یکی برای هر دسته، به هم متصل شده اند.
مقادیر شکل جسم SparseTensor
خروجی برای ابعاد اصلی حداکثر مقادیر شکل اشیاء SparseTensor
ورودی برای ابعاد مربوطه است. ابعاد جدید با اندازه دسته مطابقت دارد.
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: اشیاء سریال
SparseTensor
. بعد آخر 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 2025-07-27 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-27 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[],[],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```"]]