tf.raw_ops.SparseSoftmax
Применяет softmax к пакету N-мерных SparseTensor.
tf.raw_ops.SparseSoftmax(
sp_indices, sp_values, sp_shape, name=None
)
Входы представляют собой N-мерный SparseTensor с логической формой [..., B, C] (где N >= 2), и с индексами, отсортированными в каноническом лексикографическом порядке.
Этот оператор эквивалентен применению обычного tf.nn.softmax() к каждой внутренней логической подматрице с формой [B, C], но с оговоркой, что явным образом нулевые элементы не участвуют. В частности, алгоритм эквивалентен следующему:
(1) Применяет tf.nn.softmax() к развернутому представлению каждой внутренней подматрицы с формой [B, C] по размерности C; (2) Маскирует исходные явным образом нулевые позиции; (3) Перенормирует оставшиеся элементы.
Таким образом, результат SparseTensor имеет ровно те же ненулевые индексы и форму.
| Аргументы | |
|---|---|
sp_indices | A Tensor типа int64. 2-D. NNZ x R матрица с индексами ненулевых значений в SparseTensor, в каноническом порядке. |
sp_values | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: half, float32, float64. 1-D. NNZ ненулевых значений, соответствующих sp_indices. |
sp_shape | A Tensor типа int64. 1-D. Форма входного SparseTensor. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A Tensor. Имеет тот же тип, что и sp_values. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/SparseSoftmax
