Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: РазреженныйDenseCwiseMul
#include <sparse_ops.h> Покомпонентно умножает SparseTensor на плотный Tensor .
Краткое содержание
Выходные местоположения, соответствующие неявно нулевым элементам в разреженном тензоре, будут равны нулю (т. е. не будут занимать место для хранения), независимо от содержимого плотного тензора (даже если это +/-INF и что INF*0 == НаН).
Ограничение : эта операция передает только плотную сторону на разреженную сторону, но не в обратном направлении.
Аргументы:
- область: объект области.
- sp_indices: 2-D. Матрица
N x R с индексами непустых значений в SparseTensor, возможно, не в каноническом порядке. - sp_values: 1-D.
N непустых значений, соответствующих sp_indices . - sp_shape: 1-D. Форма входного SparseTensor.
- плотный:
R -Д. Плотный тензорный операнд.
Возврат:
-
Output : 1-D. Значения N , над которыми ведется работа.
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 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```"]]
