Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Thưa thớtDày đặcCwiseMul
#include <sparse_ops.h> Về mặt thành phần, nhân một SparseTensor với một Tensor dày đặc.
Bản tóm tắt
Các vị trí đầu ra tương ứng với các phần tử ngầm định bằng 0 trong tensor thưa sẽ bằng 0 (nghĩa là sẽ không chiếm dung lượng lưu trữ), bất kể nội dung của tensor dày đặc (ngay cả khi nó là +/-INF và INF*0 == NaN).
Hạn chế : Op này chỉ phát sóng phía dày đặc sang phía thưa chứ không phát hướng ngược lại.
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- sp_indices: 2-D. Ma trận
N x R với các chỉ số của các giá trị không trống trong SparseTensor, có thể không theo thứ tự chuẩn. - giá trị sp: 1-D.
N giá trị không trống tương ứng với sp_indices . - sp_shape: 1-D. Hình dạng của SparseTensor đầu vào.
- đậm đặc:
R -D. Toán hạng Tensor dày đặc.
Trả về:
-
Output : 1-D. Các giá trị N được vận hành.
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
nút
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
toán tử::tenorflow::Đầu ra
operator::tensorflow::Output() const
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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```"]]
