tf.compat.v1.sparse_add

Складывает два тензора, по меньшей мере один из которых является разреженным. (аргументы устарели)

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

Если один из переданных аргументов является разреженным, а другой — плотным, то результатом будет разреженный тензор. Если оба аргумента разреженные, то результатом будет разреженный тензор. Порядок аргументов не важен. Используйте обычную функцию tf.add() для сложения двух плотных тензоров.

Форматы двух операндов должны совпадать: векторизация не поддерживается.

Предполагается, что индексы любого входного разреженного тензора упорядочены в стандартном лексикографическом порядке. Если это не так, перед этой операцией выполните SparseReorder, чтобы восстановить порядок индексов.

Если оба аргумента разреженные, мы выполняем «обрезание» следующим образом. По умолчанию, если сумма двух значений равна нулю в некотором индексе, выходной разреженный тензор по-прежнему будет включать эту позицию в своем индексе, храня в соответствующей ячейке значение ноль. Чтобы переопределить это поведение, вызывающие функции могут указать thresh, указав, что если сумма имеет величину строго меньше thresh, соответствующее ей значение и индекс не будут включены. В частности, thresh == 0.0 (по умолчанию) означает, что всё сохраняется, и фактическое пороговое ограничение применяется только для положительных значений.

Например, предположим, что логическая сумма двух разреженных операндов (с развернутыми индексами) выглядит так:

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

Тогда,

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