التدرج SparseFillEmptyRows.
تأخذ خريطة المتجهات العكسية، على شكل `[N]`، وقيم_grad، على شكل `[N_full]`، حيث `N_full >= N` وتنسخ البيانات إلى `d_values` أو `d_default_value`. هنا تكون `d_values` على شكل `[N]` و`d_default_value` عبارة عن عدد قياسي.
d_values[j] = grad_values[reverse_index_map[j]] d_default_value = sum_{k : 0 .. N_full - 1} ( grad_values[k] * 1{k ليس في خريطة الفهرس العكسي})
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
ثابت <T يمتد TType > SparseFillEmptyRowsGrad <T> | |
الإخراج <T> | القيمة الافتراضية () 0-د. |
الإخراج <T> | القيم () 1-د. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
إنشاء SparseFillEmptyRowsGrad الثابت العام <T> ( نطاق النطاق ، المعامل < TInt64 > reverseIndexMap، المعامل <T> gradValues)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseFillEmptyRowsGrad جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
this.reverseIndexMap | 1-د. خريطة الفهرس العكسي من SparseFillEmptyRows. |
gradValues | 1-د. التدرجات من backprop. |
عائدات
- مثيل جديد لـSparseFillEmptyRowsGrad