Áp dụng softmax cho ND `SparseTensor` theo lô.
Đầu vào đại diện cho một ND SparseTensor có hình dạng logic `[..., B, C]` (trong đó `N >= 2`) và với các chỉ mục được sắp xếp theo thứ tự từ điển chuẩn.
Hoạt động này tương đương với việc áp dụng tf.nn.softmax() bình thường cho mỗi ma trận con logic trong cùng có hình dạng `[B, C]`, nhưng có lưu ý rằng các phần tử ngầm không tham gia . Cụ thể, thuật toán tương đương như sau:
(1) Áp dụng tf.nn.softmax() cho chế độ xem dày đặc của từng ma trận con trong cùng có hình dạng `[B, C]`, dọc theo kích thước size-C; (2) Che dấu các vị trí ngầm định ban đầu bằng 0; (3) Chuẩn hóa lại các phần tử còn lại.
Do đó, kết quả `SparseTensor` có các chỉ số và hình dạng khác 0 hoàn toàn giống nhau.
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TNumber > SparseSoftmax <T> | |
| Đầu ra <T> | đầu ra () 1-D. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static SparseSoftmax <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng < TInt64 > spIndices, Toán hạng <T> spValues, Toán hạng < TInt64 > spShape)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SparseSoftmax mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| spChỉ số | 2-D. Ma trận `NNZ x R` với các chỉ mục của các giá trị không trống trong SparseTensor, theo thứ tự chuẩn. |
| giá trị sp | 1-D. Các giá trị `NNZ` không trống tương ứng với `sp_indices`. |
| hình dạng sp | 1-D. Hình dạng của SparseTensor đầu vào. |
Trả lại
- một phiên bản mới của SparseSoftmax