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텐서플로우:: 작전:: SparseSparseMinimum
#include <sparse_ops.h> 두 SparseTensor의 요소별 최소값을 반환합니다.
요약
두 개의 SparseTensor가 동일한 모양, 즉 브로드캐스팅이 없다고 가정합니다.
인수:
- 범위: 범위 개체
- a_indices: 2-D. 정규 사전 편찬 순서에 따라 SparseTensor에 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는
N x R 행렬. - a_values: 1-D.
a_indices 에 해당하는 N 개의 비어 있지 않은 값. - a_shape: 1-D. 입력 SparseTensor의 모양입니다.
- b_indices: 다른 피연산자에 대한
a_indices 에 대응됩니다. - b_values: 다른 피연산자에 대한
a_values 에 대응됩니다. 동일한 dtype이어야 합니다. - b_shape: 다른 피연산자에 대한
a_shape 에 대응됩니다. 두 모양은 동일해야 합니다.
보고:
-
Output 출력_인덱스: 2-D. 출력 SparseTensor의 인덱스입니다. -
Output 출력_값: 1-D. 출력 SparseTensor의 값입니다.
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최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseSparseMinimum Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseSparseMinimum\n====================================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nReturns the element-wise min of two SparseTensors.\n\nSummary\n-------\n\nAssumes the two SparseTensors have the same shape, i.e., no broadcasting.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- a_indices: 2-D. `N x R` matrix with the indices of non-empty values in a SparseTensor, in the canonical lexicographic ordering.\n- a_values: 1-D. `N` non-empty values corresponding to `a_indices`.\n- a_shape: 1-D. Shape of the input SparseTensor.\n- b_indices: counterpart to `a_indices` for the other operand.\n- b_values: counterpart to `a_values` for the other operand; must be of the same dtype.\n- b_shape: counterpart to `a_shape` for the other operand; the two shapes must be equal.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_indices: 2-D. The indices of the output SparseTensor.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: 1-D. The values of the output SparseTensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseSparseMinimum](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_sparse_minimum_1a618817c1bf273d356c39d50665159337)`(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)` a_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a_values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a_shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` b_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` b_values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` b_shape)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_sparse_minimum_1a33f88f5db64cfd7952d1e77a3fbc7484) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_sparse_minimum_1a7453ec5556b383b524e2f500ceb09bb4) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_sparse_minimum_1a38a8cf1da768df6042ab605760ace807) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_indices\n``` \n\n### output_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseSparseMinimum\n\n```gdscript\n SparseSparseMinimum(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input a_indices,\n ::tensorflow::Input a_values,\n ::tensorflow::Input a_shape,\n ::tensorflow::Input b_indices,\n ::tensorflow::Input b_values,\n ::tensorflow::Input b_shape\n)\n```"]]
