টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseAdd
#include <sparse_ops.h> আরেকটি SparseTensor তৈরি করতে দুটি SparseTensor বস্তু যোগ করে।
সারাংশ
ইনপুট SparseTensor অবজেক্টের সূচকগুলিকে আদর্শ লেক্সিকোগ্রাফিক ক্রম অনুসারে অনুমান করা হয়। যদি এটি না হয়, এই ধাপের আগে সূচী ক্রম পুনরুদ্ধার করতে SparseReorder চালান।
ডিফল্টরূপে, যদি দুটি মান কিছু সূচকে শূন্য হয়, আউটপুট SparseTensor এখনও সেই নির্দিষ্ট অবস্থানটিকে তার সূচকে অন্তর্ভুক্ত করবে, সংশ্লিষ্ট মান স্লটে একটি শূন্য সংরক্ষণ করবে। এটিকে ওভাররাইড করার জন্য, কলকারীরা thresh নির্দিষ্ট করতে পারে, যা ইঙ্গিত করে যে যোগফল যদি thresh চেয়ে কঠোরভাবে ছোট হয়, তাহলে এর সংশ্লিষ্ট মান এবং সূচক অন্তর্ভুক্ত করা হবে না। বিশেষ করে, thresh == 0 (ডিফল্ট) মানে সবকিছু রাখা হয় এবং প্রকৃত থ্রেশহোল্ডিং শুধুমাত্র একটি ইতিবাচক মানের জন্য ঘটে।
নিম্নলিখিত আকারে, nnz হল thresh পরে গণনা করা।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- a_index: 2-D. প্রথম
SparseTensorএরindices, আকার[nnz, ndims]ম্যাট্রিক্স। - a_values: 1-D. প্রথম
SparseTensorএরvalues, আকার[nnz]ভেক্টর। - a_shape: 1-D. প্রথম
SparseTensorএরshape, আকার[ndims]ভেক্টর। - b_indices: 2-D. দ্বিতীয়
SparseTensorএরindices, আকার[nnz, ndims]ম্যাট্রিক্স। - b_values: 1-D. দ্বিতীয়
SparseTensorএরvalues, আকার[nnz]ভেক্টর। - b_shape: 1-D. দ্বিতীয়
SparseTensorshape, আকার[ndims]ভেক্টর। - মাড়াই: 0-D। মাত্রার থ্রেশহোল্ড যা নির্ধারণ করে যে একটি আউটপুট মান/সূচক জোড়া স্থান নেয় কিনা।
রিটার্ন:
কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর | |
|---|---|
SparseAdd (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input a_indices, :: tensorflow::Input a_values, :: tensorflow::Input a_shape, :: tensorflow::Input b_indices, :: tensorflow::Input b_values, :: tensorflow::Input b_shape, :: tensorflow::Input thresh) |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য | |
|---|---|
operation | |
sum_indices | |
sum_shape | |
sum_values | |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
অপারেশন
Operation operation
যোগফল_সূচক
::tensorflow::Output sum_indices
সমষ্টি_আকৃতি
::tensorflow::Output sum_shape
সমষ্টি_মান
::tensorflow::Output sum_values
পাবলিক ফাংশন
SparseAdd
SparseAdd( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input a_indices, ::tensorflow::Input a_values, ::tensorflow::Input a_shape, ::tensorflow::Input b_indices, ::tensorflow::Input b_values, ::tensorflow::Input b_shape, ::tensorflow::Input thresh )