SparseMatrixAdd

kelas akhir publik SparseMatrixAdd

Penambahan jarang dua matriks CSR, C = alpha * A + beta * B.

Gradien keluaran SparseMatrixAdd sehubungan dengan alfa dan beta saat ini tidak ditentukan (TensorFlow akan mengembalikan angka nol untuk entri ini).

Metode Publik

Keluaran <Objek>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
Keluaran <?>	C () Sebuah CSRSparseMatrix.
statis <T> SparseMatrixAdd	buat ( Lingkup lingkup, Operand <?> a, Operand <?> b, Operand <T> alpha, Operand <T> beta) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseMatrixAdd baru.

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

Keluaran abstrak <Objek>

sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Metode Publik

Output publik <Objek> asOutput ()

Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

Keluaran publik <?> c ()

Sebuah CSRSparseMatrix.

public static SparseMatrixAdd buat ( Lingkup lingkup, Operan <?> a, Operan <?> b, Operan <T> alpha, Operan <T> beta)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseMatrixAdd baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
A	Sebuah CSRSparseMatrix.
B	Sebuah CSRSparseMatrix.
alfa	Skalar yang konstan.
beta	Skalar yang konstan.

Kembali

• contoh baru dari SparseMatrixAdd