SparseReduceMaxSparse

공개 최종 클래스 SparseReduceMaxSparse

SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 최대값을 계산합니다.

이 작업은 SparseTensor를 사용하며 tf.reduce_max() 에 대응하는 희소한 것입니다. SparseReduceMax와 달리 이 작업은 SparseTensor를 반환합니다.

`reduction_axes`에 지정된 차원을 따라 `sp_input`을 줄입니다. 'keep_dims'가 true가 아닌 이상 'reduction_axes'의 각 항목에 대해 텐서 순위가 ​​1씩 감소합니다. `keep_dims`가 true인 경우 축소된 치수는 길이 1로 유지됩니다.

`reduction_axes`에 항목이 없으면 모든 차원이 줄어들고 단일 요소가 있는 텐서가 반환됩니다. 또한 축은 음수일 수 있으며 이는 Python의 인덱싱 규칙에 따라 해석됩니다.

중첩 클래스

수업 SparseReduceMaxSparse.Options SparseReduceMaxSparse 의 선택적 속성

상수

OP_NAME TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TNumber를 확장합니다. > SparseReduceMaxSparse <T>
생성 ( Scope 범위, Operand < TInt64 > inputIndices, Operand <T> inputValues, Operand < TInt64 > inputShape, Operand < TInt32 > 감소Axes, 옵션... 옵션)
새로운 SparseReduceMaxSparse 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 SparseReduceMaxSparse.Options
keepDims (부울 keepDims)
출력 <TInt64>
출력 <TInt64>
출력 <T>

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SparseReduceMaxSparse"

공개 방법

public static SparseReduceMaxSparse <T> create ( Scope 범위, Operand < TInt64 > inputIndices, Operand <T> inputValues, Operand < TInt64 > inputShape, Operand < TInt32 > 감소Axes, 옵션... 옵션)

새로운 SparseReduceMaxSparse 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 인덱스 2D. SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는 `N x R` 행렬(표준 순서가 아닐 수 있음)
입력값 1-D. `input_indices`에 해당하는 비어 있지 않은 `N` 값.
입력모양 1-D. 입력 SparseTensor의 모양입니다.
감소축 1-D. 축소 축을 포함하는 길이-`K` 벡터입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • SparseReduceMaxSparse의 새 인스턴스

공개 정적 SparseReduceMaxSparse.Options keepDims (부울 keepDims)

매개변수
keepDims true인 경우 길이가 1인 축소된 치수를 유지합니다.

공개 출력 <TInt64> outputIndices ()

공개 출력 <TInt64> outputShape ()

공개 출력 <T> 출력값 ()