przepływ tensorowy:: ops:: RzadkiDodaj

Dodaje dwa obiekty SparseTensor , aby utworzyć kolejny SparseTensor .

Streszczenie

Zakłada się, że indeksy wejściowych obiektów SparseTensor są uporządkowane w standardowym porządku leksykograficznym. Jeśli tak nie jest, przed tym krokiem uruchom SparseReorder , aby przywrócić kolejność indeksów.

Domyślnie, jeśli dwie wartości sumują się do zera w pewnym indeksie, wynik SparseTensor nadal będzie uwzględniał tę konkretną lokalizację w swoim indeksie, przechowując zero w odpowiednim przedziale wartości. Aby to zastąpić, wywołujący mogą określić thresh , wskazując, że jeśli suma ma wielkość znacznie mniejszą niż thresh , odpowiadająca jej wartość i indeks nie zostaną uwzględnione. W szczególności thresh == 0 (domyślnie) oznacza, że ​​wszystko jest zachowywane, a faktyczne progowanie następuje tylko dla wartości dodatniej.

W poniższych kształtach nnz jest liczbą po uwzględnieniu thresh .

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• a_indeksy: 2-D. indices pierwszego SparseTensor , size [nnz, ndims] Matrix.
• a_wartości: 1-D. values pierwszego wektora SparseTensor , size [nnz] .
• a_kształt: 1-D. shape pierwszego SparseTensor , size [ndims] Vector.
• b_indeksy: 2-D. indices drugiej macierzy SparseTensor , size [nnz, ndims] .
• b_wartości: 1-D. values drugiego wektora SparseTensor , size [nnz] .
• b_shape: 1-D. shape drugiego SparseTensor , size [ndims] Vector.
• thresh: 0-D. Próg wielkości określający, czy para wartość wyjściowa/indeks zajmuje miejsce.

Zwroty:

• Output suma_indeksów
• Output wartości_sumy
• Output kształt_sumy

Atrybuty publiczne

Operation operation

::tensorflow::Output sum_indices

::tensorflow::Output sum_shape

::tensorflow::Output sum_values

 SparseAdd(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a_indices,
  ::tensorflow::Input a_values,
  ::tensorflow::Input a_shape,
  ::tensorflow::Input b_indices,
  ::tensorflow::Input b_values,
  ::tensorflow::Input b_shape,
  ::tensorflow::Input thresh
)