텐서플로우:: ops:: AddSparseToTensorsMap

SparseTensor SparseTensorsMap 에 추가하고 해당 핸들을 반환합니다.

요약

SparseTensor sparse_indices , sparse_values , sparse_shape 의 세 가지 텐서로 표현됩니다.

이 연산자는 주어진 SparseTensor 컨테이너 객체( SparseTensorsMap )에 추가합니다. 이 컨테이너 내에서 고유한 키가 int64 형식으로 생성되며, 이 값이 반환됩니다.

SparseTensor 키를 벡터 요소로 TakeManySparseFromTensorsMap 에 전달하여 미니배치의 일부로 읽어낼 수 있습니다. 올바른 SparseTensorsMap 에 접근하려면 동일한 container 와 shared_name 해당 Op에 전달해야 합니다. shared_name 제공되지 않으면 AddSparseToTensorsMap 호출하여 생성된 Operation 의 이름을 TakeManySparseFromTensorsMap 에 전달되는 shared_name 으로 사용하십시오. Operation들이 같은 위치에 있는지 확인하십시오.

논거:

• 범위: Scope 객체
• sparse_indices: 2차원. SparseTensor 의 indices .
• sparse_values: 1차원. SparseTensor 의 values .
• sparse_shape: 1차원. SparseTensor 의 shape .

선택적 속성( Attrs 참조):

• container: 이 연산에서 생성된 SparseTensorsMap 의 컨테이너 이름입니다.
• shared_name: 이 연산에서 생성된 SparseTensorsMap 의 공유 이름입니다. 비어 있는 경우 새 연산 의 고유 이름이 사용됩니다.

보고:

• Output : 0차원. SparseTensor 의 핸들이 이제 SparseTensorsMap 에 저장되었습니다.

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output sparse_handle

 AddSparseToTensorsMap(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input sparse_indices,
  ::tensorflow::Input sparse_values,
  ::tensorflow::Input sparse_shape
)

 AddSparseToTensorsMap(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input sparse_indices,
  ::tensorflow::Input sparse_values,
  ::tensorflow::Input sparse_shape,
  const AddSparseToTensorsMap::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Container(
  StringPiece x
)

Attrs SharedName(
  StringPiece x
)