공개 최종 클래스 SparseReduceMaxSparse
SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 최대값을 계산합니다.
이 작업은 SparseTensor를 사용하며 tf.reduce_max() 에 대응하는 희소한 것입니다. SparseReduceMax와 달리 이 작업은 SparseTensor를 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 | SparseReduceMaxSparse.Options | SparseReduceMaxSparse 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| static <T는 TNumber를 확장합니다. > SparseReduceMaxSparse <T> | |
| 정적 SparseReduceMaxSparse.Options | keepDims (부울 keepDims) |
| 출력 <TInt64> | 출력 인덱스 () |
| 출력 <TInt64> | 출력모양 () |
| 출력 <T> | 출력값 () |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "SparseReduceMaxSparse"
공개 방법
public static SparseReduceMaxSparse <T> create ( Scope 범위, Operand < TInt64 > inputIndices, Operand <T> inputValues, Operand < TInt64 > inputShape, Operand < TInt32 > 감소Axes, 옵션... 옵션)
새로운 SparseReduceMaxSparse 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
- SparseReduceMaxSparse의 새 인스턴스
공개 정적 SparseReduceMaxSparse.Options keepDims (부울 keepDims)
매개변수
| keepDims | true인 경우 길이가 1인 축소된 치수를 유지합니다. |
|---|