Applique softmax à un ND `SparseTensor` par lots.
Les entrées représentent un ND SparseTensor avec une forme logique `[..., B, C]` (où `N >= 2`) et avec des indices triés dans l'ordre lexicographique canonique.
Cette opération équivaut à appliquer le tf.nn.softmax()
normal à chaque sous-matrice logique la plus interne avec la forme `[B, C]`, mais avec la particularité que les éléments implicitement nuls ne participent pas . Plus précisément, l'algorithme est équivalent à ce qui suit :
(1) Applique tf.nn.softmax()
à une vue densifiée de chaque sous-matrice la plus interne de forme `[B, C]`, le long de la dimension de taille C ; (2) Masque les emplacements d'origine implicitement nuls ; (3) Renormalise les éléments restants.
Par conséquent, le résultat `SparseTensor` a exactement les mêmes indices et la même forme non nuls.
Constantes
Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
statique <T étend TNumber > SparseSoftmax <T> | |
Sortie <T> | sortir () 1-D. |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static SparseSoftmax <T> créer ( Scope scope, Operand < TInt64 > spIndices, Operand <T> spValues, Operand < TInt64 > spShape)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SparseSoftmax.
Paramètres
portée | portée actuelle |
---|---|
spIndices | 2-D. Matrice `NNZ x R` avec les indices de valeurs non vides dans un SparseTensor, dans l'ordre canonique. |
spValeurs | 1-D. Valeurs non vides `NNZ` correspondant à `sp_indices`. |
spForme | 1-D. Forme du SparseTensor d’entrée. |
Retour
- une nouvelle instance de SparseSoftmax