SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 최대값을 계산합니다.
이 작업은 SparseTensor를 사용하며 tf.reduce_max()
에 대응하는 희소한 것입니다. 특히 이 Op는 희소한 'Tensor' 대신 조밀한 'Tensor'를 반환합니다.
`reduction_axes`에 지정된 차원을 따라 `sp_input`을 줄입니다. 'keep_dims'가 true가 아닌 이상 'reduction_axes'의 각 항목에 대해 텐서 순위가 1씩 감소합니다. `keep_dims`가 true인 경우 축소된 치수는 길이 1로 유지됩니다.
`reduction_axes`에 항목이 없으면 모든 차원이 줄어들고 단일 요소가 있는 텐서가 반환됩니다. 또한 축은 음수일 수 있으며 이는 Python의 인덱싱 규칙에 따라 해석됩니다.
중첩 클래스
수업 | SparseReduceMax.Options | SparseReduceMax 의 선택적 속성 |
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
static <T는 TNumber를 확장합니다. > SparseReduceMax <T> | |
정적 SparseReduceMax.Options | keepDims (부울 keepDims) |
출력 <T> | 출력 () 'RK'-D. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static SparseReduceMax <T> create ( Scope 범위, Operand < TInt64 > inputIndices, Operand <T> inputValues, Operand < TInt64 > inputShape, Operand < TInt32 > 감소Axes, 옵션... 옵션)
새로운 SparseReduceMax 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
입력 인덱스 | 2D. SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는 `N x R` 행렬(표준 순서가 아닐 수 있음) |
입력값 | 1-D. `input_indices`에 해당하는 비어 있지 않은 `N` 값. |
입력모양 | 1-D. 입력 SparseTensor의 모양입니다. |
감소축 | 1-D. 축소 축을 포함하는 길이-`K` 벡터입니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- SparseReduceMax의 새로운 인스턴스