tf.compat.v1.sparse_add

Складывает два тензора, по крайней мере один из которых является SparseTensor. (устаревшие аргументы)

tf.compat.v1.sparse_add(
    a, b, threshold=None, thresh=None
)

Если один SparseTensor и один Tensor передаются, возвращается Tensor. Если оба аргумента являются SparseTensor, это возвращает SparseTensor. Порядок аргументов не имеет значения. Используйте обычное tf.add() для сложения двух плотных Tensor.

Форматы двух операндов должны совпадать: векторизация не поддерживается.

Предполагается, что индексы любого входного SparseTensor упорядочены в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, перед этим шагом выполните SparseReorder для восстановления порядка индексов.

Если оба аргумента являются разреженными, мы выполняем «обрезание» следующим образом. По умолчанию, если две суммы равны нулю в некотором индексе, выходной SparseTensor по-прежнему будет включать данное местоположение в свой индекс, храня ноль в соответствующей ячейке значения. Чтобы переопределить это, вызывающие стороны могут указать thresh, указав, что если сумма имеет величину строго меньшую, чем thresh, ее соответствующее значение и индекс не будут включены. В частности, thresh == 0.0 (по умолчанию) означает, что все сохраняется, и фактическое пороговое значение происходит только для положительного значения.

Например, предположим, что логическая сумма двух разреженных операндов выглядит так (после денсификации):

[       2]
[.1     0]
[ 6   -.2]

Тогда,

• thresh == 0 (по умолчанию): все 5 пар индекс/значение будут возвращены.
• thresh == 0.11: только .1 и 0 исчезнут, и оставшиеся три пары индекс/значение будут возвращены.
• thresh == 0.21: .1, 0 и -.2 исчезнут.