tensorflow::ops::SparseAdd

#include <sparse_ops.h>

Складывает два SparseTensor объекта, чтобы получить другой SparseTensor.

Краткое описание

Индексы входных SparseTensor объектов предполагаются упорядоченными в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, перед этим шагом выполните SparseReorder для восстановления порядка индексов.

По умолчанию, если сумма двух значений равна нулю в некотором индексе, выходной SparseTensor всё равно будет включать эту конкретную позицию в своём индексе, храня ноль в соответствующей ячейке значений. Чтобы переопределить это, вызывающие функции могут указать thresh, указывая, что если сумма имеет величину, строго меньшую thresh, соответствующее значение и индекс не будут включены. В частности, thresh == 0 (по умолчанию) означает, что всё сохраняется, и фактическое пороговое значение происходит только для положительного значения.

В следующих форматах nnz — это количество после учёта thresh.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• a_indices: 2-мерный. indices первого SparseTensor, размер [nnz, ndims] матрицы.
• a_values: 1-мерный. values первого SparseTensor, размер [nnz] вектора.
• a_shape: 1-мерный. shape первого SparseTensor, размер [ndims] вектора.
• b_indices: 2-мерный. indices второго SparseTensor, размер [nnz, ndims] матрицы.
• b_values: 1-мерный. values второго SparseTensor, размер [nnz] вектора.
• b_shape: 1-мерный. shape второго SparseTensor, размер [ndims] вектора.
• thresh: 0-мерный. Пороговое значение величины, определяющее, занимает ли пара выходного значения/индекса место.

Возвращаемое значение:

• Output sum_indices
• Output sum_values
• Output sum_shape

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output sum_indices

::tensorflow::Output sum_shape

::tensorflow::Output sum_values

Общедоступные 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
)