Gradien SparseFillEmptyRows.
Mengambil vektor reverse_index_map, berbentuk `[N]`, dan grad_values, berbentuk `[N_full]`, dengan `N_full >= N` dan menyalin data ke `d_values` atau `d_default_value`. Di sini `d_values` berbentuk `[N]` dan `d_default_value` berbentuk skalar.
d_values[j] = grad_values[reverse_index_map[j]] d_default_value = sum_{k : 0 .. N_full - 1} ( grad_values[k] * 1{k tidak ada di reverse_index_map})
Konstanta
Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
Metode Warisan
boolean | sama dengan (Objek arg0) |
Kelas terakhir<?> | dapatkan Kelas () |
ke dalam | Kode hash () |
kekosongan terakhir | memberitahu () |
kekosongan terakhir | beri tahuSemua () |
Rangkaian | keString () |
kekosongan terakhir | tunggu (arg0 panjang, int arg1) |
kekosongan terakhir | tunggu (argumen panjang0) |
kekosongan terakhir | Tunggu () |
Lingkungan Eksekusi abstrak | env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat. |
Operasi abstrak |
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
public static SparseFillEmptyRowsGrad <T> buat ( Lingkup cakupan , Operan < TInt64 > reverseIndexMap, Operan <T> gradValues)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseFillEmptyRowsGrad baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
membalikkanIndexMap | 1-D. Peta indeks terbalik dari SparseFillEmptyRows. |
Nilai lulusan | 1-D. Gradien dari backprop. |
Kembali
- contoh baru dari SparseFillEmptyRowsGrad