SparseAddGrad

SparseAddGrad คลาสสุดท้ายสาธารณะ

ตัวดำเนินการไล่ระดับสีสำหรับ SparseAdd op

op SparseAdd คำนวณ A + B โดยที่ A, B และผลรวมทั้งหมดแสดงเป็นวัตถุ `SparseTensor` การดำเนินการนี้ใช้การไล่ระดับสีอัพสตรีมด้วยค่าที่ไม่ว่างเปล่าของผลรวม และส่งออกการไล่ระดับสีด้วยค่าที่ไม่ว่างเปล่าของ A และ B

ค่าคงที่

สตริง OP_NAME ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุต <T>
อาวาลกราด ()
1-D ที่มีรูปร่าง `[nnz(A)]`
เอาท์พุต <T>
bValGrad ()
1-D ที่มีรูปร่าง `[nnz(B)]`
คงที่ <T ขยาย TType > SparseAddGrad <T>
สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <T> backpropValGrad, ตัวดำเนินการ < TInt64 > aIndices, ตัวดำเนินการ < TInt64 > bIndices, ตัวดำเนินการ < TInt64 > sumIndices)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseAddGrad ใหม่

วิธีการสืบทอด

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "SparseAddGrad"

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุท สาธารณะ <T> aValGrad ()

1-D ที่มีรูปร่าง `[nnz(A)]` การไล่ระดับสีเทียบกับค่าที่ไม่ว่างของ A

เอาท์พุท สาธารณะ <T> bValGrad ()

1-D ที่มีรูปร่าง `[nnz(B)]` เกรเดียนต์เทียบกับค่าที่ไม่ว่างของ B

สาธารณะ SparseAddGrad <T> สร้าง แบบคง ที่ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> backpropValGrad, ตัวดำเนินการ < TInt64 > aIndices, ตัวดำเนินการ < TInt64 > bIndices, ตัวดำเนินการ < TInt64 > sumIndices)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseAddGrad ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
ฉากหลังValGrad 1-D ที่มีรูปร่าง `[nnz(sum)]` การไล่ระดับสีเทียบกับค่าที่ไม่ว่างของผลรวม
ดัชนี 2-D `ดัชนี` ของ `SparseTensor` A ขนาด `[nnz(A), ndims]`
ดัชนี 2-D `ดัชนี` ของ `SparseTensor` B, ขนาด `[nnz(B), ndims]`
ผลรวมดัชนี 2-D `ดัชนี` ของผลรวม `SparseTensor`, ขนาด `[nnz(sum), ndims]`
การส่งคืน
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ SparseAddGrad