تدفق التوتر:: العمليات:: إضافة متفرقة

#include <sparse_ops.h>

يضيف كائنين SparseTensor لإنتاج SparseTensor آخر.

ملخص

يُفترض أن يتم ترتيب مؤشرات كائنات SparseTensor بترتيب معجمي قياسي. إذا لم يكن الأمر كذلك، فقبل هذه الخطوة، قم بتشغيل SparseReorder لاستعادة ترتيب الفهرس.

افتراضيًا، إذا كان مجموع القيمتين يساوي صفرًا في بعض الفهرس، فسيظل مخرج SparseTensor يتضمن هذا الموقع المحدد في فهرسه، ويخزن صفرًا في فتحة القيمة المقابلة. لتجاوز هذا، يمكن للمتصلين تحديد thresh ، مما يشير إلى أنه إذا كان للمجموع حجم أصغر تمامًا من thresh ، فلن يتم تضمين قيمته المقابلة وفهرسه. على وجه الخصوص، يعني thresh == 0 (افتراضي) أنه تم الاحتفاظ بكل شيء وأن العتبة الفعلية تحدث فقط عند القيمة الموجبة.

في الأشكال التالية، nnz هو العدد بعد أخذ thresh في الاعتبار.

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• أ_المؤشرات: 2-د. indices مصفوفة SparseTensor الأولى، الحجم [nnz, ndims] .
• أ_القيم: 1-د. values SparseTensor الأولى، size [nnz] Vector.
• أ_الشكل: 1-د. shape SparseTensor الأول، الحجم [ndims] Vector.
• ب_المؤشرات: 2-د. indices مصفوفة SparseTensor الثانية، الحجم [nnz, ndims] .
• ب_القيم: 1-د. values SparseTensor الثاني، الحجم [nnz] Vector.
• ب_الشكل: 1-د. shape SparseTensor الثاني، الحجم [ndims] Vector.
• عتبة: 0-د. عتبة الحجم التي تحدد ما إذا كان زوج القيمة/الفهرس الناتج يأخذ مساحة.

العوائد:

• Output sum_indices
• Output sum_values
• Output sum_shape

البنائين والمدمرين
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)

الصفات العامة
operation	Operation
sum_indices	:: tensorflow::Output
sum_shape	:: tensorflow::Output
sum_values	:: tensorflow::Output

الصفات العامة

عملية

Operation operation

sum_indices

::tensorflow::Output sum_indices

sum_shape

::tensorflow::Output sum_shape

sum_values

::tensorflow::Output sum_values

الوظائف العامة

إضافة متفرقة

 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
)