공개 최종 클래스 SparseDenseCwiseAdd
다음과 같은 특수 규칙을 사용하여 SparseTensor와 Dense Tensor를 합산합니다.
(1) 적합한 경우 조밀한 면을 희소한 면과 동일한 모양으로 브로드캐스팅합니다. (2) 그런 다음 SparseTensor의 인덱스가 가리키는 밀집된 값만 cwise 추가에 참여합니다.
이러한 규칙에 따라 결과는 인덱스와 모양이 정확히 동일하지만 0이 아닌 값이 다를 수 있는 논리적 SparseTensor가 됩니다. 이 Op의 출력은 결과적으로 0이 아닌 값입니다.
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
static <T는 TType을 확장합니다. > SparseDenseCwiseAdd <T> | |
출력 <T> | 출력 () 1-D. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "SparseDenseCwiseAdd"
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 SparseDenseCwiseAdd <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > spIndices, 피연산자 <T> spValues, 피연산자 < TInt64 > spShape, 피연산자 <T> 밀도)
새로운 SparseDenseCwiseAdd 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
spIndices | 2D. SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는 `N x R` 행렬(표준 순서가 아닐 수 있음) |
sp값 | 1-D. `sp_indices`에 해당하는 비어 있지 않은 `N` 값. |
spShape | 1-D. 입력 SparseTensor의 모양입니다. |
밀집한 | 'R'-D. 조밀한 Tensor 피연산자. |
보고
- SparseDenseCwiseAdd의 새 인스턴스