इन विशेष नियमों का उपयोग करके एक SparseTensor और एक सघन Tensor जोड़ता है:
(1) यदि पात्र हो, तो घने पक्ष को विरल पक्ष के समान आकार में प्रसारित करता है; (2) फिर, केवल SparseTensor के सूचकांकों द्वारा इंगित सघन मान ही सीवाइज जोड़ में भाग लेते हैं।
इन नियमों के अनुसार, परिणाम बिल्कुल समान सूचकांक और आकार के साथ एक तार्किक SparseTensor है, लेकिन संभवतः विभिन्न गैर-शून्य मानों के साथ। इस ऑप का आउटपुट परिणामी गैर-शून्य मान है।
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > SparseDenseCवाइज जोड़ें <T> | |
आउटपुट <T> | आउटपुट () 1-डी. |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक SparseDenseCWiseAdd <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TInt64 > spIndices, ऑपरेंड <T> spValues, ऑपरेंड < TInt64 > spShape, ऑपरेंड <T> डेंस)
एक नए SparseDenseCWISEAdd ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
spIndices | 2-डी. SparseTensor में गैर-रिक्त मानों के सूचकांकों के साथ `N x R` मैट्रिक्स, संभवतः विहित क्रम में नहीं। |
एसपीवैल्यू | 1-डी. `N` `sp_indices` के अनुरूप गैर-रिक्त मान। |
spआकार | 1-डी. इनपुट SparseTensor का आकार। |
घना | `आर`-डी. सघन टेंसर ऑपरेंड। |
रिटर्न
- SparseDenseCWISEAdd का एक नया उदाहरण