tf.compat.v1.sparse_reduce_sum

Вычисляет сумму элементов по измерениям SparseTensor. (устаревшие аргументы) (устаревшие аргументы)

tf.compat.v1.sparse_reduce_sum(
    sp_input, axis=None, keepdims=None, reduction_axes=None, keep_dims=None
)

Этот оператор принимает SparseTensor и является разреженным аналогом tf.reduce_sum(). В частности, этот оператор также возвращает плотное Tensor вместо разреженного.

Сводит sp_input по измерениям, указанным в reduction_axes. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждой записи в reduction_axes. Если keepdims равно true, уменьшенные измерения сохраняются с длиной 1.

Если reduction_axes не содержит записей, все измерения сводятся, и возвращается тензор с одним элементом. Кроме того, оси могут быть отрицательными, аналогично правилам индексирования в Python.

Например:

# 'x' represents [[1, ?, 1]
#                 [?, 1, ?]]
# where ? is implicitly-zero.
tf.sparse.reduce_sum(x) ==> 3
tf.sparse.reduce_sum(x, 0) ==> [1, 1, 1]
tf.sparse.reduce_sum(x, 1) ==> [2, 1]  # Can also use -1 as the axis.
tf.sparse.reduce_sum(x, 1, keepdims=True) ==> [[2], [1]]
tf.sparse.reduce_sum(x, [0, 1]) ==> 3