चेतावनी: यह एपीआई हटा दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।
SparseMatrixAdd
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
दो सीएसआर मैट्रिसेस, सी = अल्फा * ए + बीटा * बी का विरल जोड़।
अल्फा और बीटा के संबंध में SparseMatrixAdd आउटपुट के ग्रेडिएंट वर्तमान में परिभाषित नहीं हैं (TensorFlow इन प्रविष्टियों के लिए शून्य लौटाएगा)।
विरासत में मिली विधियां
कक्षा java.lang.Object से | बूलियन | के बराबर होती है (वस्तु arg0) |
| अंतिम कक्षा<?> | getClass () |
| NS | hashCode () |
| अंतिम शून्य | सूचित () |
| अंतिम शून्य | notifyAll () |
| डोरी | toString () |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0, पूर्णांक ARG1) |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0) |
| अंतिम शून्य | इंतजार () |
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <ऑब्जेक्ट> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
एक नया SparseMatrixAdd ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|
| ए | एक CSRSparseMatrix. |
|---|
| बी | एक CSRSparseMatrix. |
|---|
| अल्फा | एक स्थिर अदिश। |
|---|
| बीटा | एक स्थिर अदिश। |
|---|
रिटर्न
- SparseMatrixAdd का एक नया उदाहरण
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2021-11-11 (UTC) को अपडेट किया गया.
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