बैचेड ND `SparseTensor` पर सॉफ्टमैक्स लागू करता है।
इनपुट तार्किक आकार `[..., बी, सी]` (जहां `एन >= 2`) के साथ एक एनडी स्पार्सटेन्सर का प्रतिनिधित्व करते हैं, और कैनोनिकल लेक्सिकोग्राफ़िक क्रम में क्रमबद्ध सूचकांकों के साथ।
यह ऑप `[बी, सी]` आकार वाले प्रत्येक अंतरतम तार्किक सबमैट्रिक्स पर सामान्य tf.nn.softmax() को लागू करने के बराबर है, लेकिन इस शर्त के साथ कि अंतर्निहित शून्य तत्व भाग नहीं लेते हैं । विशेष रूप से, एल्गोरिथ्म निम्नलिखित के बराबर है:
(1) आकार-सी आयाम के साथ `[बी, सी]` आकार के साथ प्रत्येक अंतरतम सबमैट्रिक्स के सघन दृश्य पर tf.nn.softmax() लागू होता है; (2) मूल अंतर्निहित-शून्य स्थानों को छिपा देता है; (3) शेष तत्वों को पुनः सामान्यीकृत करता है।
इसलिए, `SparseTensor` परिणाम में बिल्कुल समान गैर-शून्य सूचकांक और आकार हैं।
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 TNumber > SparseSoftmax <T> बढ़ाता है | |
| 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 SparseSoftmax <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TInt64 > spIndices, ऑपरेंड <T> spValues, ऑपरेंड < TInt64 > spShape)
एक नए SparseSoftmax ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| spIndices | 2-डी. विहित क्रम में, SparseTensor में गैर-रिक्त मानों के सूचकांकों के साथ `NNZ x R` मैट्रिक्स। |
| एसपीवैल्यू | 1-डी. `NNZ` `sp_indices` के अनुरूप गैर-रिक्त मान। |
| spआकार | 1-डी. इनपुट SparseTensor का आकार। |
रिटर्न
- SparseSoftmax का एक नया उदाहरण