DeserializeSparse

'স্পার্স টেনসর' অবজেক্টকে ডিসিরিয়ালাইজ করুন।

ইনপুট `serialized_sparse`-এর অবশ্যই `[?, ?, ..., ?, 3]` আকৃতি থাকতে হবে যেখানে শেষ মাত্রা সঞ্চয় করে ক্রমিককৃত `SparseTensor` অবজেক্ট এবং অন্যান্য N মাত্রা (N >= 0) একটি ব্যাচের সাথে মিলে যায়। আসল `স্পার্স টেনসর` অবজেক্টের র‍্যাঙ্ক অবশ্যই সব মিলে যাবে। যখন চূড়ান্ত `SparseTensor` তৈরি করা হয়, তখন এর র‍্যাঙ্ক হল ইনকামিং `SparseTensor` অবজেক্ট প্লাস N এর র‍্যাঙ্ক; স্পার্স টেনসরগুলিকে নতুন মাত্রার সাথে সংযুক্ত করা হয়েছে, প্রতিটি ব্যাচের জন্য একটি।

মূল মাত্রাগুলির জন্য আউটপুট `SparseTensor` অবজেক্টের আকৃতি মানগুলি সংশ্লিষ্ট মাত্রাগুলির জন্য ইনপুট `SparseTensor` অবজেক্টের আকৃতি মান জুড়ে সর্বাধিক। নতুন মাত্রা ব্যাচের আকারের সাথে মেলে।

ইনপুট `SparseTensor` অবজেক্টের সূচকগুলিকে স্ট্যান্ডার্ড লেক্সিকোগ্রাফিক ক্রম অনুসারে অনুমান করা হয়। যদি এটি না হয়, এই ধাপের পরে সূচী ক্রম পুনরুদ্ধার করতে `SparseReorder` চালান।

উদাহরণস্বরূপ, যদি ক্রমিক ইনপুট একটি `[2 x 3]` ম্যাট্রিক্স হয় যা দুটি আসল `স্পার্স টেনসর` বস্তুকে উপস্থাপন করে:

সূচক = [ 0] [10] [20] মান = [1, 2, 3] আকৃতি = [50]

এবং

সূচক = [ 2] [10] মান = [4, 5] আকৃতি = [30]

তারপর চূড়ান্ত ডিসিরিয়ালাইজড `স্পার্স টেনসর` হবে:

সূচক = [0 0] [0 10] [0 20] [1 2] [1 10] মান = [1, 2, 3, 4, 5] আকৃতি = [2 50]