SparseReduceSum

kelas akhir publik SparseReduceSum

Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi SparseTensor.

Operasi ini menggunakan SparseTensor dan merupakan mitra sparse dari tf.reduce_sum() . Secara khusus, Operasi ini juga mengembalikan `Tensor` yang padat, bukan yang jarang.

Mengurangi `sp_input` sepanjang dimensi yang diberikan dalam `reduction_axes`. Kecuali `keep_dims` benar, peringkat tensor dikurangi 1 untuk setiap entri di `reduction_axes`. Jika `keep_dims` benar, dimensi yang dikurangi akan dipertahankan dengan panjang 1.

Jika `reduction_axes` tidak memiliki entri, semua dimensi akan dikurangi, dan tensor dengan satu elemen akan dikembalikan. Selain itu, sumbunya bisa negatif, yang diinterpretasikan sesuai dengan aturan pengindeksan dengan Python.

Kelas Bersarang

kelas

SparseReduceSum.Options

Atribut opsional untuk SparseReduceSum

Konstanta

Rangkaian

OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <T>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <T memperluas TType > SparseReduceSum <T>	buat ( Lingkup lingkup, Operan < TInt64 > inputIndices, Operan <T> inputValues, Operan < TInt64 > inputShape, Operan < TInt32 > penguranganAxis, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseReduceSum baru.
SparseReduceSum.Options statis	keepDims (Boolean keepDims)
Keluaran <T>	keluaran () `RK`-D.

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

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 ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

keluaran abstrak <T>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
abstrak T	sebagai Tensor () Mengembalikan tensor pada operan ini.
Bentuk abstrak	membentuk () Mengembalikan bentuk tensor (yang mungkin diketahui sebagian) yang dirujuk oleh Output operan ini.
Kelas abstrak<T>	jenis () Mengembalikan tipe tensor operan ini

Dari antarmuka org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrak ke dalam	peringkat ()
Bentuk abstrak	membentuk ()
abstrak panjang	ukuran () Menghitung dan mengembalikan ukuran total wadah ini, dalam jumlah nilai.

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "SparseReduceSum"

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static SparseReduceSum <T> buat ( Lingkup cakupan , Operan < TInt64 > inputIndices, Operan <T> inputValues, Operan < TInt64 > inputShape, Operan < TInt32 > penguranganAxes, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseReduceSum baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
masukanIndeks	2-D. Matriks `N x R` dengan indeks nilai tidak kosong dalam SparseTensor, mungkin tidak dalam urutan kanonik.
nilai masukan	1-D. `N` nilai tidak kosong yang sesuai dengan `input_indices`.
bentuk masukan	1-D. Bentuk masukan SparseTensor.
penguranganSumbu	1-D. Panjang-vektor `K` yang memuat sumbu reduksi.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru dari SparseReduceSum

SparseReduceSum.Options keepDims statis publik (Boolean keepDims)

Parameter

keepDim	Jika benar, pertahankan dimensi yang diperkecil dengan panjang 1.

Keluaran publik <T> keluaran ()

`RK`-D. Tensor yang dikurangi.