tf.compat.v1.sparse_add

Добавляет два тензора, по меньшей мере один из которых является SparseTensor. (устаревшие аргументы)

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

Если передан один SparseTensor и один Tensor, возвращает Tensor. Если оба аргумента являются SparseTensor, это возвращает SparseTensor. Порядок аргументов не имеет значения. Используйте обычную функцию tf.add() для добавления двух плотных Tensor.

Форматы двух операндов должны совпадать: векторизация не поддерживается.

Индексы любого входного SparseTensor предполагаются упорядоченными 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 сумма двух значений равна нулю в некотором индексе, выходной SparseTensor по-прежнему будет включать это конкретное местоположение в своем индексе, храня ноль в соответствующем слоте значений. Для переопределения этого вызывающие стороны могут указать thresh, указывая, что если сумма имеет величину, строго меньшую, чем thresh, ее соответствующее значение и индекс не будут включены. В частности, thresh == 0.0 (значение по умолчанию) означает, что все сохраняется, и фактическое пороговое значение применяется только к положительному значению.

Например, предположим, что логическая сумма двух разреженных операндов (в плотном виде):

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

Тогда,

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