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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: DeserializeSparse
#include <sparse_ops.h> SparseTensor ऑब्जेक्ट को डिसेरिएलाइज़ करें।
सारांश
इनपुट serialized_sparse आकार [?, ?, ..., ?, 3] होना चाहिए जहां अंतिम आयाम क्रमबद्ध SparseTensor ऑब्जेक्ट्स को संग्रहीत करता है और अन्य एन आयाम (एन> = 0) एक बैच के अनुरूप होते हैं। मूल SparseTensor ऑब्जेक्ट की रैंक सभी से मेल खानी चाहिए। जब अंतिम SparseTensor बनाया जाता है, तो इसकी रैंक आने वाले SparseTensor ऑब्जेक्ट्स प्लस N की रैंक होती है; विरल टेंसरों को नए आयामों के साथ संयोजित किया गया है, प्रत्येक बैच के लिए एक।
मूल आयामों के लिए आउटपुट SparseTensor ऑब्जेक्ट के आकार मान संबंधित आयामों के लिए इनपुट SparseTensor ऑब्जेक्ट के आकार मानों में अधिकतम हैं। नए आयाम बैच के आकार से मेल खाते हैं।
इनपुट SparseTensor ऑब्जेक्ट के सूचकांकों को मानक लेक्सिकोग्राफ़िक क्रम में क्रमबद्ध माना जाता है। यदि ऐसा नहीं है, तो इस चरण के बाद इंडेक्स ऑर्डर को पुनर्स्थापित करने के लिए SparseReorder चलाएँ।
उदाहरण के लिए, यदि क्रमबद्ध इनपुट एक [2 x 3] मैट्रिक्स है जो दो मूल SparseTensor ऑब्जेक्ट का प्रतिनिधित्व करता है:
index = [ 0]
[10]
[20]
values = [1, 2, 3]
shape = [50] और
index = [ 2]
[10]
values = [4, 5]
shape = [30] तो अंतिम डिसेरिएलाइज़्ड SparseTensor होगा:
index = [0 0]
[0 10]
[0 20]
[1 2]
[1 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
shape = [2 50] तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- क्रमबद्ध_स्पार्स: क्रमबद्ध
SparseTensor ऑब्जेक्ट। अंतिम आयाम में 3 कॉलम होने चाहिए. - dtype: क्रमबद्ध
SparseTensor ऑब्जेक्ट का dtype ।
रिटर्न:
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
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आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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```"]]
