SparseSoftmax

공개 최종 클래스 SparseSoftmax

일괄 처리된 ND `SparseTensor`에 소프트맥스를 적용합니다.

입력은 논리적 형태 `[..., B, C]`(여기서 `N >= 2`)와 표준 사전 편찬 순서로 정렬된 인덱스를 갖는 ND SparseTensor를 나타냅니다.

이 연산은 모양 `[B, C]`를 사용하여 가장 안쪽의 각 논리 하위 행렬에 일반 tf.nn.softmax() 적용하는 것과 동일하지만 암시적으로 0인 요소는 참여하지 않는다는 점을 발견합니다. 특히 알고리즘은 다음과 같습니다.

(1) tf.nn.softmax() 크기 C 차원을 따라 '[B, C]' 형태의 가장 안쪽 부분 행렬 각각의 조밀화된 뷰에 적용합니다. (2) 원래의 암시적 0 위치를 마스크합니다. (3) 나머지 요소를 다시 정규화합니다.

따라서 `SparseTensor` 결과는 정확히 동일한 0이 아닌 인덱스와 모양을 갖습니다.

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > SparseSoftmax <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > spIndices, 피연산자 <T> spValues, 피연산자 < TInt64 > spShape)
새로운 SparseSoftmax 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>
출력 ()
1-D.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "SparseSoftmax"

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.

공개 정적 SparseSoftmax <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TInt64 > spIndices, 피연산자 <T> spValues, 피연산자 < TInt64 > spShape)

새로운 SparseSoftmax 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
spIndices 2D. SparseTensor의 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는 `NNZ x R` 행렬(표준 순서).
sp값 1-D. `sp_indices`에 해당하는 `NNZ` 비어 있지 않은 값.
spShape 1-D. 입력 SparseTensor의 모양입니다.
보고
  • SparseSoftmax의 새 인스턴스

공개 출력 <T> 출력 ()

1-D. 'SparseTensor' 결과에 대한 'NNZ' 값입니다.