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एक और SparseTensor बनाने के लिए दो SparseTensor ऑब्जेक्ट जोड़ता है।

सारांश

इनपुट SparseTensor ऑब्जेक्ट के सूचकांकों को मानक लेक्सिकोग्राफ़िक क्रम में क्रमबद्ध माना जाता है। यदि ऐसा नहीं है, तो इस चरण से पहले इंडेक्स ऑर्डर को पुनर्स्थापित करने के लिए SparseReorder चलाएँ।

डिफ़ॉल्ट रूप से, यदि किसी इंडेक्स पर दो मानों का योग शून्य है, तो आउटपुट SparseTensor अभी भी उस विशेष स्थान को अपने इंडेक्स में शामिल करेगा, संबंधित मान स्लॉट में शून्य संग्रहीत करेगा। इसे ओवरराइड करने के लिए, कॉल करने वाले thresh निर्दिष्ट कर सकते हैं, जो दर्शाता है कि यदि योग का परिमाण thresh से बिल्कुल छोटा है, तो इसके संबंधित मूल्य और सूचकांक को शामिल नहीं किया जाएगा। विशेष रूप से, thresh == 0 (डिफ़ॉल्ट) का अर्थ है कि सब कुछ रखा गया है और वास्तविक थ्रेशोल्डिंग केवल सकारात्मक मान के लिए होती है।

निम्नलिखित आकृतियों में, nnz thresh ध्यान में रखने के बाद की गिनती है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• a_indices: 2-D. पहले SparseTensor के indices , आकार [nnz, ndims] मैट्रिक्स।
• a_मान: 1-डी. पहले SparseTensor का values , आकार [nnz] वेक्टर।
• a_आकार: 1-डी. पहले SparseTensor का shape , आकार [ndims] वेक्टर।
• b_indices: 2-D. दूसरे SparseTensor के indices , आकार [nnz, ndims] मैट्रिक्स।
• b_मान: 1-डी. दूसरे SparseTensor का values , आकार [nnz] वेक्टर।
• b_आकार: 1-डी. दूसरे SparseTensor का shape , आकार [ndims] वेक्टर।
• थ्रेश: 0-डी. परिमाण सीमा जो यह निर्धारित करती है कि कोई आउटपुट मान/सूचकांक युग्म स्थान लेता है या नहीं।

रिटर्न:

• Output sum_indices
• Output sum_values
• Output sum_shape

सार्वजनिक गुण

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
)