tensorflow:: אופס:: SparseSoftmax
#include <sparse_ops.h> מחיל softmax על ND SparseTensor אצווה.
תַקצִיר
התשומות מייצגות ND SparseTensor עם צורה לוגית [..., B, C] (כאשר N >= 2 ), ועם אינדקסים ממוינים בסדר הלקסיקוגרפי הקנוני.
אופציה זו מקבילה להחלת ה- tf.nn.softmax() הרגיל על כל תת-מטריצה לוגית פנימית עם צורה [B, C] , אך עם התפס שהאלמנטים האפסים המשתמעים אינם משתתפים . באופן ספציפי, האלגוריתם שווה ערך לדברים הבאים:
(1) מחיל את tf.nn.softmax() על תצוגה צפופה של כל תת-מטריצה הפנימית ביותר עם צורה [B, C] , לאורך ממד גודל-C; (2) מסווה את המיקומים המקוריים במרומז-אפס; (3) מנרמל מחדש את האלמנטים הנותרים.
לפיכך, לתוצאה SparseTensor יש בדיוק אותם מדדים וצורה שאינם אפס.
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- sp_indices: 2-D. מטריצת
NNZ x Rעם המדדים של ערכים לא ריקים ב-SparseTensor, בסדר קנוני. - sp_values: 1-D. ערכים לא ריקים
NNZהתואמים ל-sp_indices. - sp_shape: 1-D. צורת הקלט SparseTensor.
החזרות:
-
Output: 1-D. ערכיNNZעבור התוצאהSparseTensor.
בנאים והורסים | |
|---|---|
SparseSoftmax (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input sp_indices, :: tensorflow::Input sp_values, :: tensorflow::Input sp_shape) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
output | |
תפקידים ציבוריים | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
תְפוּקָה
::tensorflow::Output output
תפקידים ציבוריים
SparseSoftmax
SparseSoftmax( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input sp_indices, ::tensorflow::Input sp_values, ::tensorflow::Input sp_shape )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseSoftmax Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseSoftmax\n==============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nApplies softmax to a batched N-D `SparseTensor`.\n\nSummary\n-------\n\nThe inputs represent an N-D SparseTensor with logical shape `[..., B, C]` (where `N \u003e= 2`), and with indices sorted in the canonical lexicographic order.\n\nThis op is equivalent to applying the normal `tf.nn.softmax()` to each innermost logical submatrix with shape `[B, C]`, but with the catch that *the implicitly zero elements do not participate*. Specifically, the algorithm is equivalent to the following:\n\n(1) Applies `tf.nn.softmax()` to a densified view of each innermost submatrix with shape `[B, C]`, along the size-C dimension; (2) Masks out the original implicitly-zero locations; (3) Renormalizes the remaining elements.\n\nHence, the `SparseTensor` result has exactly the same non-zero indices and shape.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- sp_indices: 2-D. `NNZ x R` matrix with the indices of non-empty values in a SparseTensor, in canonical ordering.\n- sp_values: 1-D. `NNZ` non-empty values corresponding to `sp_indices`.\n- sp_shape: 1-D. Shape of the input SparseTensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): 1-D. The `NNZ` values for the result `SparseTensor`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseSoftmax](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_softmax_1a64ec9c22eb2f8d50797cfb39eb94009d)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` sp_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` sp_values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` sp_shape)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_softmax_1ad2dc43b15de20c26df875d2e2f5e9191) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_softmax_1a94b1fda8269b6888396b9c165fdd28b1) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_softmax_1aabb6b649a7d5f3c8a9db2dea2c44ef1a)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_softmax_1af6f0269e4c290ac6b8234ba881dafe13)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_softmax_1a1fccadd0a530764ea2d1691045ebf2a5)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseSoftmax\n\n```gdscript\n SparseSoftmax(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input sp_indices,\n ::tensorflow::Input sp_values,\n ::tensorflow::Input sp_shape\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]