يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد SparseTensor.
تأخذ هذه العملية SparseTensor وهي النظير المتناثر لـ tf.reduce_sum() . على وجه الخصوص، تُرجع هذه العملية أيضًا "Tensor" كثيفًا بدلاً من متناثر.
يقلل `sp_input` وفقًا للأبعاد الواردة في `محاور_التخفيض`. ما لم تكن قيمة `keep_dims` صحيحة، فسيتم تقليل رتبة الموتر بمقدار 1 لكل إدخال في ``محاور_الاختزال``. إذا كان `keep_dims` صحيحًا، فسيتم الاحتفاظ بالأبعاد المخفضة بالطول 1.
إذا لم يكن لدى `reduction_axes` أي إدخالات، فسيتم تقليل جميع الأبعاد، ويتم إرجاع موتر بعنصر واحد. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون المحاور سلبية، والتي يتم تفسيرها وفقًا لقواعد الفهرسة في بايثون.
فئات متداخلة
| فصل | SparseduceSum.Options | السمات الاختيارية لـ SparseReduceSum | |
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <T يمتد TType > SparseReduceSum <T> | |
| ثابت SparseduceSum.Options | keepDims (keepDims المنطقية) |
| الإخراج <T> | انتاج () `RK`-D. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء SparseReduceSum <T> ثابت عام ( نطاق النطاق، المعامل < TInt64 > مؤشرات الإدخال، المعامل <T> قيم الإدخال، المعامل < TInt64 > شكل الإدخال، المعامل < TInt32 > محاور التخفيض، الخيارات... الخيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseReduceSum جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| inputIndices | 2-د. مصفوفة `N x R` تحتوي على مؤشرات القيم غير الفارغة في SparseTensor، وربما ليس بالترتيب المتعارف عليه. |
| قيمة الإدخال | 1-د. `N` قيم غير فارغة تتوافق مع `مؤشرات_الإدخال`. |
| inputShape | 1-د. شكل الإدخال SparseTensor. |
| محاور التخفيض | 1-د. الطول-`K` المتجه الذي يحتوي على محاور التخفيض. |
| خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد من SparseReduceSum
ثابت عام SparseReduceSum.Options keepDims (المنطقية keepDims)
حدود
| keepDims | إذا كان هذا صحيحًا، فاحتفظ بالأبعاد المخفضة بالطول 1. |
|---|