SparseAdd

सार्वजनिक अंतिम वर्ग SparseAdd

एक और `SparseTensor` बनाने के लिए दो `SparseTensor` ऑब्जेक्ट जोड़ता है।

इनपुट `SparseTensor` ऑब्जेक्ट्स के सूचकांकों को मानक लेक्सिकोग्राफ़िक क्रम में क्रमबद्ध माना जाता है। यदि ऐसा नहीं है, तो इस चरण से पहले इंडेक्स ऑर्डर को पुनर्स्थापित करने के लिए `SparseReorder` चलाएँ।

डिफ़ॉल्ट रूप से, यदि किसी सूचकांक में दो मानों का योग शून्य है, तो आउटपुट `SparseTensor` अभी भी अपने सूचकांक में उस विशेष स्थान को शामिल करेगा, संबंधित मूल्य स्लॉट में शून्य संग्रहीत करेगा। इसे ओवरराइड करने के लिए, कॉल करने वाले `थ्रेश` निर्दिष्ट कर सकते हैं, यह दर्शाता है कि यदि योग का परिमाण `थ्रेश` से बिल्कुल छोटा है, तो इसके संबंधित मूल्य और सूचकांक को शामिल नहीं किया जाएगा। विशेष रूप से, `थ्रेश == 0` (डिफ़ॉल्ट) का अर्थ है कि सब कुछ रखा गया है और वास्तविक थ्रेशोल्डिंग केवल सकारात्मक मान के लिए होती है।

निम्नलिखित आकृतियों में, `nnz` `थ्रेस` को ध्यान में रखने के बाद की गिनती है।

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > SparseAdd <T>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TInt64 > aIndices, ऑपरेंड <T> aValues, ऑपरेंड < TInt64 > aShape, ऑपरेंड < TInt64 > bIndices, ऑपरेंड <T> bValues, ऑपरेंड < TInt64 > bShape, ऑपरेंड <? विस्तारित TNumber > थ्रेश)
एक नया SparseAdd ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <TInt64>
आउटपुट <TInt64>
आउटपुट <T>

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "SparseAdd"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक SparseAdd <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TInt64 > aIndices, ऑपरेंड <T> aValues, ऑपरेंड < TInt64 > aShape, ऑपरेंड < TInt64 > bIndices, ऑपरेंड <T> bValues, ऑपरेंड < TInt64 > bShape, ऑपरेंड <? TNumber > थ्रेश बढ़ाता है)

एक नया SparseAdd ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
एकसूचकांक 2-डी. पहले `SparseTensor` के `सूचकांक`, आकार `[nnz, ndims]` मैट्रिक्स।
एकमूल्य 1-डी. पहले `SparseTensor` के `मान`, आकार `[nnz]` वेक्टर।
आकार 1-डी. पहले `SparseTensor` का `आकार`, आकार `[ndims]` वेक्टर।
bसूचकांक 2-डी. दूसरे `SparseTensor` के `सूचकांक`, आकार `[nnz, ndims]` मैट्रिक्स।
बीमूल्य 1-डी. दूसरे `SparseTensor` के `मान`, आकार `[nnz]` वेक्टर।
bआकार 1-डी. दूसरे `SparseTensor` का `आकार`, आकार `[ndims]` वेक्टर।
ताड़ना 0-डी. परिमाण सीमा जो यह निर्धारित करती है कि कोई आउटपुट मान/सूचकांक युग्म स्थान लेता है या नहीं।
रिटर्न
  • SparseAdd का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <TInt64> sumIndices ()

सार्वजनिक आउटपुट <TInt64> sumShape ()

सार्वजनिक आउटपुट <T> sumValues ​​()