tensorflow:: ops:: SparseAdd

দুটি SparseTensor অবজেক্ট যোগ করে আরেকটি SparseTensor তৈরি করে।

সারসংক্ষেপ

ইনপুট SparseTensor অবজেক্টগুলোর ইন্ডেক্সগুলো স্ট্যান্ডার্ড লেক্সিকোগ্রাফিক অর্ডারে সাজানো আছে বলে ধরে নেওয়া হয়। যদি তা না হয়, তবে এই ধাপের আগে ইন্ডেক্সের ক্রম পুনরুদ্ধার করতে SparseReorder চালান।

ডিফল্টরূপে, যদি কোনো ইনডেক্সে দুটি মানের যোগফল শূন্য হয়, তাহলে আউটপুট SparseTensor তার ইনডেক্সে সেই নির্দিষ্ট অবস্থানটিকে অন্তর্ভুক্ত করে এবং সংশ্লিষ্ট ভ্যালু স্লটে একটি শূন্য সংরক্ষণ করে। এটি ওভাররাইড করতে, কলাররা thresh নির্দিষ্ট করতে পারে, যা নির্দেশ করে যে যদি যোগফলের মান thresh চেয়ে কঠোরভাবে ছোট হয়, তাহলে এর সংশ্লিষ্ট মান এবং ইনডেক্স অন্তর্ভুক্ত করা হবে না। বিশেষত, thresh == 0 (ডিফল্ট) মানে সবকিছু রাখা হয় এবং প্রকৃত থ্রেশহোল্ডিং শুধুমাত্র একটি ধনাত্মক মানের জন্য ঘটে।

নিম্নলিখিত আকারগুলিতে, thresh বিবেচনা করার পরের গণনা হলো nnz ।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• a_indices: দ্বি-মাত্রিক। প্রথম SparseTensor এর indices , আকার [nnz, ndims] ম্যাট্রিক্স।
• a_values: ১-মাত্রিক। প্রথম SparseTensor এর values , আকার [nnz] ভেক্টর।
• a_shape: ১-মাত্রিক। প্রথম SparseTensor এর shape , আকার [ndims] ভেক্টর।
• b_indices: দ্বি-মাত্রিক। দ্বিতীয় SparseTensor এর indices , আকার [nnz, ndims] ম্যাট্রিক্স।
• b_values: 1-D. দ্বিতীয় SparseTensor এর values , আকার [nnz] ভেক্টর।
• b_shape: ১-মাত্রিক। দ্বিতীয় SparseTensor এর shape , আকার [ndims] ভেক্টর।
• থ্রেশ: ০-ডি। এটি হলো সেই মাত্রার সীমা যা নির্ধারণ করে যে একটি আউটপুট মান/সূচক জোড়া স্থান নেবে কি না।

ফেরত:

• Output যোগফল সূচক
• Output যোগফল_মান
• Output যোগফল_আকৃতি

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

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
)