SparseAddGrad

SparseAddGrad คลาสสุดท้ายสาธารณะ

ตัวดำเนินการไล่ระดับสีสำหรับ SparseAdd op

op SparseAdd คำนวณ A + B โดยที่ A, B และผลรวมทั้งหมดแสดงเป็นวัตถุ `SparseTensor` การดำเนินการนี้ใช้การไล่ระดับสีอัพสตรีมด้วยค่าที่ไม่ว่างเปล่าของผลรวม และส่งออกการไล่ระดับสีด้วยค่าที่ไม่ว่างเปล่าของ A และ B

ค่าคงที่

สตริง

OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุต <T>	อาวาลกราด () 1-D ที่มีรูปร่าง `[nnz(A)]`
เอาท์พุต <T>	bValGrad () 1-D ที่มีรูปร่าง `[nnz(B)]`
คงที่ <T ขยาย TType > SparseAddGrad <T>	สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <T> backpropValGrad, ตัวดำเนินการ < TInt64 > aIndices, ตัวดำเนินการ < TInt64 > bIndices, ตัวดำเนินการ < TInt64 > sumIndices) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseAddGrad ใหม่

วิธีการสืบทอด

จากคลาส org.tensorflow.op.RawOp

บูลีนสุดท้าย	เท่ากับ (วัตถุ obj)
int สุดท้าย	แฮชโค้ด ()
การดำเนินการ	สหกรณ์ () ส่งกลับหน่วยการคำนวณนี้เป็นการ Operation เดียว
สตริงสุดท้าย	toString ()

จากคลาส java.lang.Object

บูลีน	เท่ากับ (วัตถุ arg0)
คลาสสุดท้าย<?>	รับคลาส ()
ภายใน	แฮชโค้ด ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้ง ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้งทั้งหมด ()
สตริง	toString ()
โมฆะสุดท้าย	รอสักครู่ (ยาว arg0, int arg1)
โมฆะสุดท้าย	รอ (ยาว arg0)
โมฆะสุดท้าย	รอ ()

จากอินเทอร์เฟ ซ org.tensorflow.op.Op

บทคัดย่อ ExecutionEnvironment	สิ่งแวดล้อม () ส่งคืนสภาพแวดล้อมการดำเนินการที่ op นี้ถูกสร้างขึ้น
การดำเนินการ ที่เป็นนามธรรม	สหกรณ์ () ส่งกลับหน่วยการคำนวณนี้เป็นการ Operation เดียว

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "SparseAddGrad"

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุท สาธารณะ <T> aValGrad ()

1-D ที่มีรูปร่าง `[nnz(A)]` การไล่ระดับสีเทียบกับค่าที่ไม่ว่างของ A

เอาท์พุท สาธารณะ <T> bValGrad ()

1-D ที่มีรูปร่าง `[nnz(B)]` เกรเดียนต์เทียบกับค่าที่ไม่ว่างของ B

สาธารณะ SparseAddGrad <T> สร้าง แบบคง ที่ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> backpropValGrad, ตัวดำเนินการ < TInt64 > aIndices, ตัวดำเนินการ < TInt64 > bIndices, ตัวดำเนินการ < TInt64 > sumIndices)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseAddGrad ใหม่

พารามิเตอร์

ขอบเขต	ขอบเขตปัจจุบัน
ฉากหลังValGrad	1-D ที่มีรูปร่าง `[nnz(sum)]` การไล่ระดับสีเทียบกับค่าที่ไม่ว่างของผลรวม
ดัชนี	2-D `ดัชนี` ของ `SparseTensor` A ขนาด `[nnz(A), ndims]`
ดัชนี	2-D `ดัชนี` ของ `SparseTensor` B, ขนาด `[nnz(B), ndims]`
ผลรวมดัชนี	2-D `ดัชนี` ของผลรวม `SparseTensor`, ขนาด `[nnz(sum), ndims]`

การส่งคืน

• อินสแตนซ์ใหม่ของ SparseAddGrad