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fluxo tensor:: ops:: DesserializeSparse
#include <sparse_ops.h>
Desserializar objetos SparseTensor
.
Resumo
A entrada serialized_sparse
deve ter o formato [?, ?, ..., ?, 3]
onde a última dimensão armazena objetos SparseTensor
serializados e as demais N dimensões (N >= 0) correspondem a um lote. Todas as classificações dos objetos SparseTensor
originais devem corresponder. Quando o SparseTensor
final é criado, sua classificação é a classificação dos objetos SparseTensor
recebidos mais N; os tensores esparsos foram concatenados em novas dimensões, uma para cada lote.
Os valores de forma do objeto SparseTensor
de saída para as dimensões originais são o máximo entre os valores de forma dos objetos SparseTensor
de entrada para as dimensões correspondentes. As novas dimensões correspondem ao tamanho do lote.
Os índices dos objetos SparseTensor
de entrada são considerados ordenados na ordem lexicográfica padrão. Se este não for o caso, após esta etapa execute SparseReorder
para restaurar a ordem do índice.
Por exemplo, se a entrada serializada for uma matriz [2 x 3]
representando dois objetos SparseTensor
originais:
index = [ 0]
[10]
[20]
values = [1, 2, 3]
shape = [50]
e
index = [ 2]
[10]
values = [4, 5]
shape = [30]
então o SparseTensor
desserializado final será:
index = [0 0]
[0 10]
[0 20]
[1 2]
[1 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]
shape = [2 50]
Argumentos:
- escopo: um objeto Escopo
- serialized_sparse: os objetos
SparseTensor
serializados. A última dimensão deve ter 3 colunas. - dtype: O
dtype
dos objetos SparseTensor
serializados.
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Última atualização 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Última atualização 2025-07-27 UTC."],[],[],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```"]]