সেন্সরফ্লো :: অপস :: স্পার্সএড

#include <sparse_ops.h>

অন্য SparseTensor উত্পাদন করতে দুটি SparseTensor অবজেক্ট যুক্ত করে।

সারসংক্ষেপ

ইনপুট SparseTensor অবজেক্টের সূচকগুলি স্ট্যান্ডার্ড SparseTensor অর্ডারে অর্ডার করা হয়। যদি এটি না হয় তবে এই পদক্ষেপের আগে সূচি ক্রম পুনরুদ্ধার করতে SparseReorder চালান।

ডিফল্টরূপে, যদি দুটি সূচক কোনও সূচকে শূন্য হয় তবে SparseTensor আউটপুট তার সূচকে সেই নির্দিষ্ট অবস্থানটি অন্তর্ভুক্ত করবে, সংশ্লিষ্ট মান স্লটে একটি শূন্য সংরক্ষণ করবে। এটিকে ওভাররাইড করার জন্য, কলাররা thresh নির্দিষ্ট করতে পারে, ইঙ্গিত করে যে যদি যোগফলটি thresh চেয়ে কঠোরভাবে ছোট হয় তবে এর সাথে সম্পর্কিত মান এবং সূচি অন্তর্ভুক্ত করা হবে না। বিশেষত, thresh == 0 (ডিফল্ট) অর্থ সমস্ত কিছু রাখা হয় এবং প্রকৃত প্রান্তিকতা কেবলমাত্র একটি ধনাত্মক মানের জন্য ঘটে।

নিম্নলিখিত আকার, nnz নেওয়ার পর গণনা হয় thresh একাউন্টে।

যুক্তি:

  • সুযোগ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • a_indices: 2-D। প্রথম SparseTensor indices , আকার [nnz, ndims] ম্যাট্রিক্স।
  • a_values: 1-D। প্রথম SparseTensor values , আকার [nnz] ভেক্টর।
  • a_shape: 1-D। shape প্রথম SparseTensor , আকার [ndims] ভেক্টর।
  • b_indices: 2-ডি। দ্বিতীয় SparseTensor indices , আকার [nnz, ndims] ম্যাট্রিক্স।
  • খ_ মূল্য: 1-ডি। দ্বিতীয় SparseTensor values , আকার [nnz] ভেক্টর।
  • বি_শ্যাপ: 1-ডি। shape সেকেন্ডের SparseTensor , আকার [ndims] ভেক্টর।
  • ত্রিশ: 0-ডি। দৈর্ঘ্যের প্রান্তিকতা যা নির্ধারণ করে যে কোনও আউটপুট মান / সূচক জোড় স্থান নেয় কিনা।

রিটার্নস:

নির্মাণকারী এবং ধ্বংসকারী

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)

জনসাধারণের গুণাবলী

operation
sum_indices
sum_shape
sum_values

জনসাধারণের গুণাবলী

অপারেশন

Operation operation

sum_indices

::tensorflow::Output sum_indices

যোগ_শ্যাপ

::tensorflow::Output sum_shape

যোগ_মূল্যগুলি

::tensorflow::Output sum_values

পাবলিক ফাংশন

স্পার্সএড

 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
)