เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: เบาบางเพิ่ม

#include <sparse_ops.h>

เพิ่มวัตถุ SparseTensor สองชิ้นเพื่อสร้าง SparseTensor อื่น

สรุป

ดัชนีวัตถุ SparseTensor ป้อนจะถือว่าเรียงลำดับตามลำดับศัพท์มาตรฐาน หากไม่เป็นเช่นนั้นก่อนขั้นตอนนี้ให้เรียกใช้ SparseReorder เพื่อเรียกคืนการจัดลำดับดัชนี

ตามค่าเริ่มต้นหากค่าสองค่ารวมกันเป็นศูนย์ที่ดัชนีบางตัว SparseTensor เอาต์พุตจะยังคงรวมตำแหน่งเฉพาะนั้นไว้ในดัชนีโดยเก็บค่าศูนย์ไว้ในช่องค่าที่สอดคล้องกัน ในการลบล้างสิ่งนี้ผู้เรียกสามารถระบุ thresh ซึ่งระบุว่าหากผลรวมมีขนาดเล็กกว่า thresh อย่างเคร่งครัดค่าและดัชนีที่สอดคล้องกันจะไม่ถูกรวมเข้าด้วยกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง thresh == 0 (ค่าเริ่มต้น) หมายถึงทุกอย่างจะถูกเก็บไว้และเกณฑ์จริงจะเกิดขึ้นสำหรับค่าบวกเท่านั้น

ในรูปทรงต่อไปนี้ nnz คือจำนวนหลังจากคำนึงถึง thresh

อาร์กิวเมนต์:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • a_indices: 2-D indices ของ SparseTensor แรกขนาด [nnz, ndims] เมทริกซ์
  • a_values: 1-D values ของ SparseTensor แรกขนาด [nnz] Vector
  • a_shape: 1-D. shape ของ SparseTensor แรกขนาด [ndims] Vector
  • b_indices: 2-D indices ของ SparseTensor ที่สองขนาด [nnz, ndims] เมทริกซ์
  • b_values: 1-D values ของ SparseTensor ที่สองขนาด [nnz] Vector
  • b_shape: 1-D shape ของ SparseTensor ที่สองขนาด [ndims] Vector
  • นวด: 0-D เกณฑ์ขนาดที่กำหนดว่าคู่ค่าเอาต์พุต / ดัชนีใช้พื้นที่หรือไม่

ผลตอบแทน:

ผู้สร้างและผู้ทำลาย

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)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
sum_indices
sum_shape
sum_values

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

sum_indices

::tensorflow::Output sum_indices

sum_shape

::tensorflow::Output sum_shape

sum_values

::tensorflow::Output sum_values

หน้าที่สาธารณะ

เบาบางเพิ่ม

 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
)