tf.sparse.reduce_sum

Вычисляет сумму элементов по измерениям SparseTensor.

tf.sparse.reduce_sum(
    sp_input, axis=None, keepdims=None, output_is_sparse=False, name=None
)

Этот оператор принимает SparseTensor и является разреженным аналогом tf.reduce_sum(). В частности, этот оператор также возвращает плотное Tensor , если output_is_sparse равно False, или SparseTensor, если output_is_sparse равно True.

Примечание: если output_is_sparse равно True, градиент для этой функции не определён, поэтому её нельзя использовать в обучающих моделях, которые требуют градиентного спуска.

Сводит sp_input по измерениям, указанным в axis. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждого элемента в axis. Если keepdims равно true, сокращённые измерения сохраняются с длиной 1.

Если у axis нет элементов, 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