tensorflow::ops::SparseAdd

#include <sparse_ops.h>

Добавляет два объекта SparseTensor, чтобы получить другой объект SparseTensor.

Резюме

Индексы входных объектов SparseTensor предполагаются упорядоченными в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, перед этой операцией запустите SparseReorder для восстановления порядка индексов.

По умолчанию, если сумма двух значений равна нулю в некотором индексе, выходной объект SparseTensor по-прежнему будет включать это конкретное место в своём индексе, сохраняя ноль в соответствующей ячейке значений. Чтобы переопределить это, вызывающие стороны могут указать thresh, указывая, что если сумма имеет величину строго меньше, чем thresh, её соответствующее значение и индекс не будут включены. В частности, thresh == 0 (по умолчанию) означает, что всё сохраняется, и фактическое пороговое значение применяется только для положительного значения.

В следующих формах, nnz — это счётчик после учёта thresh.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• a_indices: 2-мерный. Индексы первого SparseTensor, размер [nnz, ndims] матрица.
• a_values: 1-мерный. Значения первого SparseTensor, размер [nnz] вектор.
• a_shape: 1-мерный. Форма первого SparseTensor, размер [ndims] вектор.
• b_indices: 2-мерный. Индексы второго SparseTensor, размер [nnz, ndims] матрица.
• b_values: 1-мерный. Значения второго SparseTensor, размер [nnz] вектор.
• b_shape: 1-мерный. Форма второго SparseTensor, размер [ndims] вектор.
• thresh: 0-мерный. Пороговое значение величины, определяющее, занимает ли пара выходного значения/индекса место.

Возвращаемые значения:

• Output sum_indices
• Output sum_values
• Output sum_shape

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output sum_indices

::tensorflow::Output sum_shape

::tensorflow::Output sum_values

Публичные функции

 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
)