tensorflow :: ops :: SparseAdd

두 개의 SparseTensor 객체를 추가하여 다른 SparseTensor 를 생성합니다.

요약

입력 SparseTensor 객체의 인덱스는 표준 사전 순으로 정렬되어 있다고 가정합니다. 그렇지 않은 경우이 단계 전에 SparseReorder 를 실행하여 인덱스 순서를 복원하십시오.

기본적으로 일부 인덱스에서 두 값의 합이 0이되면 출력 SparseTensor 는 해당 인덱스에 해당 특정 위치를 포함하여 해당 값 슬롯에 0을 저장합니다. 이를 재정의하기 위해 호출자는 thresh 를 지정할 수 있습니다. 즉, 합계가 thresh 보다 엄격하게 크기가 작은 경우 해당 값과 인덱스가 포함되지 않음을 나타냅니다. 특히 thresh == 0 (기본값)은 모든 것이 유지되고 실제 임계 값이 양수 값에 대해서만 발생 함을 의미합니다.

다음과 같은 모양으로, nnz 복용 후 수입니다 thresh 고려.

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• a_indices : 2-D. 첫 번째 SparseTensor , 크기 [nnz, ndims] 행렬의 indices 입니다.
• a_values ​​: 1-D. 첫 번째 SparseTensor , 크기 [nnz] Vector의 values 입니다.
• a_shape : 1-D. 첫 번째 SparseTensor 의 shape , 크기 [ndims] Vector입니다.
• b_indices : 2-D. 두 번째 SparseTensor , 크기 [nnz, ndims] 행렬의 indices 입니다.
• b_ 값 : 1-D. 두 번째 SparseTensor , 크기 [nnz] Vector의 values 입니다.
• b_ 모양 : 1-D. 두 번째 SparseTensor 의 shape , 크기 [ndims] Vector입니다.
• 타작 : 0-D. 출력 값 / 인덱스 쌍이 공간을 차지하는지 여부를 결정하는 크기 임계 값입니다.

보고:

• Output sum_indices
• Output sum_values
• Output sum_shape

공용 속성

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
)