SparseAdd

공개 최종 클래스 SparseAdd

두 개의 `SparseTensor` 개체를 추가하여 또 다른 `SparseTensor`를 생성합니다.

입력 `SparseTensor` 객체' 인덱스는 표준 사전순으로 정렬된 것으로 가정됩니다. 그렇지 않은 경우 이 단계 전에 'SparseReorder'를 실행하여 인덱스 순서를 복원하세요.

기본적으로 두 값의 합이 일부 인덱스에서 0이 되면 'SparseTensor' 출력에는 인덱스의 해당 특정 위치가 계속 포함되어 해당 값 슬롯에 0이 저장됩니다. 이를 재정의하기 위해 호출자는 'thresh'를 지정할 수 있습니다. 이는 합계의 크기가 'thresh'보다 엄격하게 작은 경우 해당 값과 인덱스가 포함되지 않음을 나타냅니다. 특히 `thresh == 0`(기본값)은 모든 것이 유지되고 실제 임계값 설정이 양수 값에 대해서만 발생함을 의미합니다.

다음 도형에서 'nnz'는 'thresh'를 고려한 카운트입니다.

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > SparseAdd <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > aIndices, 피연산자 <T> aValues, 피연산자 < TInt64 > aShape, 피연산자 < TInt64 > bIndices, 피연산자 <T> bValues, 피연산자 < TInt64 > bShape, 피연산자 <? 확장 TNumber > thresh)
새로운 SparseAdd 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <TInt64>
출력 <TInt64>
출력 <T>

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SparseAdd"

공개 방법

public static SparseAdd <T> create ( Scope 범위, Operand < TInt64 > aIndices, Operand <T> aValues, Operand < TInt64 > aShape, Operand < TInt64 > bIndices, Operand <T> bValues, Operand < TInt64 > bShape, Operand <? Tnumber > thresh 확장)

새로운 SparseAdd 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
a인덱스 2D. 첫 번째 `SparseTensor`의 `인덱스`, 크기 `[nnz, ndims]` 행렬.
1-D. 첫 번째 `SparseTensor`의 `값`, 크기 `[nnz]` 벡터.
모양 1-D. 첫 번째 `SparseTensor`의 `모양`, 크기 `[ndims]` 벡터.
b인덱스 2D. 두 번째 `SparseTensor`의 `인덱스`, 크기 `[nnz, ndims]` 행렬.
b값 1-D. 두 번째 `SparseTensor`의 `값`, 크기 `[nnz]` 벡터.
b모양 1-D. 두 번째 `SparseTensor`의 `모양`, 크기 `[ndims]` 벡터.
뒹굴다 0-D. 출력 값/인덱스 쌍이 공간을 차지하는지 여부를 결정하는 크기 임계값입니다.
보고
  • SparseAdd의 새 인스턴스

공개 출력 <TInt64> sumIndices ()

공개 출력 <TInt64> sumShape ()

공개 출력 <T> sumValues ​​()