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tensorflow :: ops :: SparseSoftmax

#include <sparse_ops.h>

SparseTensor 일괄 ND SparseTensor 적용합니다.

요약

입력은 논리적 형태 [..., B, C] (여기서 N >= 2 )와 표준 사전 순으로 정렬 된 인덱스를 사용하는 ND SparseTensor를 나타냅니다.

이 연산은 모양이 [B, C] 인 각 가장 안쪽 논리 부분 행렬에 일반 tf.nn.softmax() 를 적용하는 것과 동일하지만 암시 적으로 0 요소가 참여하지 않는다는 점이 있습니다. 특히 알고리즘은 다음과 같습니다.

(1) tf.nn.softmax() 를 크기 C 차원을 따라 모양이 [B, C] 인 각 가장 안쪽 부분 행렬의 고밀도 뷰에 적용합니다. (2) 원래 암시 적으로 0 위치를 마스킹합니다. (3) 나머지 요소를 다시 정규화합니다.

따라서 SparseTensor 결과는 0이 아닌 인덱스와 모양이 정확히 동일합니다.

인수 :

  • 범위 : 범위 개체
  • sp_indices : 2-D. 정규 순서로 SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가있는 NNZ x R 행렬.
  • sp_values ​​: 1-D. NNZ 해당하는 sp_indices 비어 있지 않은 값.
  • sp_shape : 1-D. 입력 SparseTensor의 모양입니다.

보고:

  • Output : 1-D. 결과 SparseTensor 대한 NNZ 값입니다.

생성자와 소멸자

SparseSoftmax (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input sp_indices, :: tensorflow::Input sp_values, :: tensorflow::Input sp_shape)

공용 속성

operation
output

공공 기능

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

공용 속성

조작

Operation operation

산출

::tensorflow::Output output

공공 기능

SparseSoftmax

 SparseSoftmax(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input sp_indices,
  ::tensorflow::Input sp_values,
  ::tensorflow::Input sp_shape
)

마디

::tensorflow::Node * node() const 

연산자 :: tensorflow :: 입력

 operator::tensorflow::Input() const 

연산자 :: tensorflow :: 출력

 operator::tensorflow::Output() const