tensorflow::ops::SparseSoftmax

#include <sparse_ops.h>

ใช้ฟังก์ชัน softmax กับ SparseTensor ของ ND ที่ประมวลผลแบบแบตช์

สรุป

ข้อมูลที่ป้อนเข้ามาแสดงถึง ND SparseTensor ที่มีรูปร่างเชิงตรรกะ [..., B, C] (โดยที่ N >= 2 ) และมีดัชนีเรียงลำดับตามลำดับพจนานุกรมมาตรฐาน

การดำเนินการนี้เทียบเท่ากับการใช้ tf.nn.softmax() ปกติกับเมทริกซ์ย่อยตรรกะชั้นในสุดแต่ละตัวที่มีรูปร่าง [B, C] แต่มีข้อแม้ว่า องค์ประกอบที่เป็นศูนย์โดยปริยายจะไม่ถูกนำมาพิจารณา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อัลกอริทึมนี้เทียบเท่ากับสิ่งต่อไปนี้:

(1) ใช้ tf.nn.softmax() กับมุมมองที่หนาแน่นขึ้นของเมทริกซ์ย่อยภายในสุดแต่ละเมทริกซ์ที่มีรูปร่าง [B, C] ตามมิติขนาด C (2) ปิดบังตำแหน่งเดิมที่เป็นศูนย์โดยปริยาย (3) ปรับค่าปกติขององค์ประกอบที่เหลือ

ดังนั้น ผลลัพธ์ของ SparseTensor จึงมีดัชนีที่ไม่เป็นศูนย์และรูปร่างเหมือนกันทุกประการ

ข้อโต้แย้ง:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • sp_indices: เมทริกซ์ 2 มิติ ขนาด NNZ x R ที่มีดัชนีของค่าที่ไม่ว่างเปล่าใน SparseTensor เรียงลำดับตามแบบแผน
  • sp_values: ค่า NNZ ที่ไม่ว่างเปล่าแบบ 1 มิติ ที่สอดคล้องกับ sp_indices
  • sp_shape: รูปทรง 1 มิติของ SparseTensor ที่ป้อนเข้ามา

การส่งคืนสินค้า:

  • Output : 1 มิติ ค่า NNZ สำหรับ SparseTensor ที่ได้

ตัวสร้างและตัวทำลาย

SparseSoftmax (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input sp_indices, :: tensorflow::Input sp_values, :: tensorflow::Input sp_shape)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
output

หน้าที่สาธารณะ

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ 

Operation operation

เอาต์พุต 

::tensorflow::Output output

หน้าที่สาธารณะ

สปาร์สซอฟต์แม็กซ์ 

 SparseSoftmax(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input sp_indices,
  ::tensorflow::Input sp_values,
  ::tensorflow::Input sp_shape
)

โหนด 

::tensorflow::Node * node() const

ตัวดำเนินการ::เทนเซอร์โฟลว์::อินพุต 

 operator::tensorflow::Input() const

ตัวดำเนินการ::เทนเซอร์โฟลว์::เอาต์พุต 

 operator::tensorflow::Output() const