El gradiente de SparseFillEmptyRows.
Toma vectores reverse_index_map, con forma de `[N]`, y grad_values, con forma de `[N_full]`, donde `N_full> = N` y copia los datos en` d_values` o `d_default_value`. Aquí, `d_values` tiene la forma de` [N] `y` d_default_value` es un escalar.
d_values [j] = grad_values [reverse_index_map [j]] d_default_value = sum_ {k: 0 .. N_full - 1} (grad_values [k] * 1 {k no en reverse_index_map})
Constantes
Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
estática <T se extiende Ttype > SparseFillEmptyRowsGrad <T> | |
Salida <T> | dDefaultValue () 0-D. |
Salida <T> | dValues () 1-D. |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
public static SparseFillEmptyRowsGrad <T> crear ( Alcance alcance, operando < TInt64 > reverseIndexMap, operando <T> gradValues)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SparseFillEmptyRowsGrad.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
reverseIndexMap | 1-D. El mapa de índice inverso de SparseFillEmptyRows. |
gradValues | 1-D. Los gradientes de backprop. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SparseFillEmptyRowsGrad