tensoreflusso:: ops:: SparseAggiungi

Aggiunge due oggetti SparseTensor per produrre un altro SparseTensor .

Riepilogo

Si presuppone che gli indici degli oggetti SparseTensor di input siano ordinati in ordine lessicografico standard. In caso contrario, prima di questo passaggio eseguire SparseReorder per ripristinare l'ordinamento degli indici.

Per impostazione predefinita, se due valori si sommano a zero in un certo indice, l'output SparseTensor includerebbe comunque quella particolare posizione nel suo indice, memorizzando uno zero nello slot del valore corrispondente. Per ignorare questo, i chiamanti possono specificare thresh , indicando che se la somma ha una grandezza strettamente inferiore a thresh , il valore e l'indice corrispondenti non verrebbero inclusi. In particolare, thresh == 0 (default) significa che tutto viene mantenuto e la soglia effettiva avviene solo per un valore positivo.

Nelle forme seguenti, nnz è il conteggio dopo aver preso in considerazione thresh .

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• a_indici: 2-D. Gli indices del primo SparseTensor , dimensione [nnz, ndims] Matrix.
• valori_a: 1-D. I values del primo SparseTensor , dimensione [nnz] Vector.
• a_forma: 1-D. La shape del primo SparseTensor , dimensione [ndims] Vector.
• b_indici: 2-D. Gli indices del secondo SparseTensor , dimensione [nnz, ndims] Matrix.
• valori_b: 1-D. I values del secondo SparseTensor , dimensione [nnz] Vector.
• b_forma: 1-D. La shape del secondo SparseTensor , dimensione [ndims] Vector.
• soglia: 0-D. La soglia di grandezza che determina se una coppia valore di output/indice occupa spazio.

Ritorna:

• Output somma_indici
• Output valori_somma
• Output forma_somma

Attributi pubblici

Operation operation

::tensorflow::Output sum_indices

::tensorflow::Output sum_shape

::tensorflow::Output sum_values

 SparseAdd(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a_indices,
  ::tensorflow::Input a_values,
  ::tensorflow::Input a_shape,
  ::tensorflow::Input b_indices,
  ::tensorflow::Input b_values,
  ::tensorflow::Input b_shape,
  ::tensorflow::Input thresh
)