Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: SparseDenseCwiseMul
#include <sparse_ops.h> Pod względem komponentów mnoży SparseTensor przez gęsty Tensor .
Streszczenie
Lokalizacje wyjściowe odpowiadające domyślnie zerowym elementom w tensorze rzadkim będą wynosić zero (tj. nie zajmą miejsca w pamięci), niezależnie od zawartości gęstego tensora (nawet jeśli jest to +/-INF i INF*0 == NaN).
Ograniczenia : ta operacja transmituje tylko gęstą stronę do rzadkiej strony, ale nie w innym kierunku.
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- sp_indices: 2-D. Macierz
N x R z indeksami niepustych wartości w SparseTensorze, prawdopodobnie nie w porządku kanonicznym. - sp_values: 1-D.
N niepustych wartości odpowiadających sp_indices . - sp_shape: 1-D. Kształt wejścia SparseTensor.
- gęsty:
R -D. Gęsty operand Tensora .
Zwroty:
-
Output : 1-D. Wartości N , na których działają.
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseDenseCwiseMul Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseDenseCwiseMul\n====================================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nComponent-wise multiplies a SparseTensor by a dense [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor).\n\nSummary\n-------\n\nThe output locations corresponding to the implicitly zero elements in the sparse tensor will be zero (i.e., will not take up storage space), regardless of the contents of the dense tensor (even if it's +/-INF and that INF\\*0 == NaN).\n\n*Limitation*: this Op only broadcasts the dense side to the sparse side, but not the other direction.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- sp_indices: 2-D. `N x R` matrix with the indices of non-empty values in a SparseTensor, possibly not in canonical ordering.\n- sp_values: 1-D. `N` non-empty values corresponding to `sp_indices`.\n- sp_shape: 1-D. Shape of the input SparseTensor.\n- dense: `R`-D. The dense [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) operand.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): 1-D. The `N` values that are operated on.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseDenseCwiseMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_dense_cwise_mul_1a884270b76fd3fbf6b5db27dbb284b825)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` sp_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` sp_values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` sp_shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` dense)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_dense_cwise_mul_1a1cbb106ceb29f4d80fa5618ac7a0391f) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_dense_cwise_mul_1a90d4c55f83816dd179b83fb561a3d14a) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_dense_cwise_mul_1a129f0f5944cd5528658cb2fe913a8e88)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_dense_cwise_mul_1af40c98d474b6d10da285068a5865bbcb)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_dense_cwise_mul_1a820cf17bf53dea855ae65c6afa1bf5e8)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseDenseCwiseMul\n\n```gdscript\n SparseDenseCwiseMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input sp_indices,\n ::tensorflow::Input sp_values,\n ::tensorflow::Input sp_shape,\n ::tensorflow::Input dense\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
