tensorflow:: ops:: SparseAdd

#include <sparse_ops.h>

מוסיף שני אובייקטי SparseTensor כדי לייצר SparseTensor נוסף.

תַקצִיר

האינדקסים של אובייקטי SparseTensor הקלט מניחים שהם מסודרים בסדר לקסיקוגרפי סטנדרטי. אם זה לא המקרה, לפני שלב זה, הפעל SparseReorder כדי לשחזר את סדר האינדקסים.

כברירת מחדל, אם שני ערכים מסתכמים לאפס באינדקס כלשהו, ​​הפלט SparseTensor עדיין יכלול את המיקום המסוים הזה באינדקס שלו, ויאחסן אפס בחריץ הערך המתאים. כדי לעקוף זאת, קוראים יכולים לציין thresh , מה שמציין שאם לסכום יש גודל קטן לחלוטין מ- thresh , הערך והאינדקס המתאימים לו לא ייכללו. בפרט, thresh == 0 (ברירת מחדל) פירושו שהכל נשמר וקביעת סף בפועל מתרחשת רק עבור ערך חיובי.

בצורות הבאות, nnz הוא הספירה לאחר התחשבות ב- thresh .

טיעונים:

• היקף: אובייקט היקף
• a_indices: דו-ממדי. indices של מטריצת SparseTensor הראשונה, בגודל [nnz, ndims] .
• a_values: 1-D. values של ה- SparseTensor הראשון, בגודל [nnz] .
• a_shape: 1-D. shape ה- SparseTensor הראשון, גודל [ndims] .
• b_indices: דו-ממדי. indices של מטריצת SparseTensor השנייה, בגודל [nnz, ndims] .
• b_values: 1-D. values של ה- SparseTensor השני, בגודל [nnz] .
• b_shape: 1-D. shape ה- SparseTensor השני, גודל [ndims] .
• סף: 0-D. סף הגודל שקובע אם זוג ערך פלט/אינדקס תופס מקום.

החזרות:

• Output sum_indices
• Output sum_values
• Output

בנאים והורסים
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)

מאפיינים ציבוריים
operation	Operation
sum_indices	:: tensorflow::Output
sum_shape	:: tensorflow::Output
sum_values	:: tensorflow::Output

מאפיינים ציבוריים

מִבצָע

Operation operation

סכום_מדדים

::tensorflow::Output sum_indices

צורת_סכום

::tensorflow::Output sum_shape

סכום_ערכים

::tensorflow::Output sum_values

תפקידים ציבוריים

הוסף דליל

 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
)