Menerapkan softmax ke `SparseTensor` ND batch.
Masukannya mewakili ND SparseTensor dengan bentuk logis `[..., B, C]` (dengan `N >= 2`), dan dengan indeks yang diurutkan dalam urutan leksikografis kanonik.
Operasi ini setara dengan menerapkan tf.nn.softmax() normal ke setiap submatriks logis terdalam dengan bentuk `[B, C]`, tetapi dengan batasan bahwa elemen nol yang secara implisit tidak berpartisipasi . Secara khusus, algoritma ini setara dengan berikut ini:
(1) Menerapkan tf.nn.softmax() ke tampilan yang dipadatkan dari setiap submatriks terdalam dengan bentuk `[B, C]`, sepanjang dimensi ukuran-C; (2) Menutupi lokasi asli yang secara implisit nol; (3) Menormalkan kembali elemen yang tersisa.
Oleh karena itu, hasil `SparseTensor` memiliki indeks dan bentuk bukan nol yang persis sama.
Konstanta
| Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
| Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor. |
| statis <T memperluas TNumber > SparseSoftmax <T> | |
| Keluaran <T> | keluaran () 1-D. |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static SparseSoftmax <T> buat ( Lingkup lingkup, Operan < TInt64 > spIndices, Operan <T> spValues, Operan < TInt64 > spShape)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseSoftmax baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| spIndices | 2-D. Matriks `NNZ x R` dengan indeks nilai tidak kosong dalam SparseTensor, dalam urutan kanonik. |
| nilai sp | 1-D. Nilai `NNZ` yang tidak kosong sesuai dengan `sp_indices`. |
| spBentuk | 1-D. Bentuk masukan SparseTensor. |
Kembali
- contoh baru dari SparseSoftmax