เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: เบาบางลดผลรวม

คำนวณผลรวมขององค์ประกอบในมิติของ SparseTensor

สรุป

Op นี้ใช้ SparseTensor และเป็นคู่ที่กระจัดกระจายกับ tf.reduce_sum() โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Op นี้ยังส่งคืน Tensor ที่มีความหนาแน่นแทนที่จะเป็นแบบกระจัดกระจาย

ลด sp_input ตามขนาดที่กำหนดใน reduction_axes ยกเว้นในกรณีที่ keep_dims เป็นจริง อันดับของเมตริกซ์จะลดลง 1 สำหรับแต่ละรายการใน reduction_axes หาก keep_dims เป็นจริง มิติที่ลดลงจะถูกคงไว้โดยมีความยาว 1

หาก reduction_axes ไม่มีรายการ มิติข้อมูลทั้งหมดจะถูกลดขนาด และส่งคืนเทนเซอร์ที่มีองค์ประกอบเดียว นอกจากนี้ แกนอาจเป็นค่าลบ ซึ่งจะถูกตีความตามกฎการจัดทำดัชนีใน Python

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• input_indices: 2-D เมทริกซ์ N x R พร้อมดัชนีของค่าที่ไม่ว่างเปล่าใน SparseTensor อาจไม่อยู่ในลำดับตามรูปแบบบัญญัติ
• input_values: 1-D N ค่าที่ไม่ว่างซึ่งสอดคล้องกับ input_indices
• input_shape: 1-D รูปร่างของอินพุต SparseTensor
• ลดแกน: 1-D ความยาว- เวกเตอร์ K ที่มีแกนลด

แอ็ตทริบิวต์ทางเลือก (ดู Attrs ):

• keep_dims: หากเป็นจริง ให้คงขนาดที่ลดลงโดยมีความยาว 1

ผลตอบแทน:

• Output : RK -D เทนเซอร์ ที่ลดลง

คุณลักษณะสาธารณะ

Operation operation

::tensorflow::Output output

 SparseReduceSum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_indices,
  ::tensorflow::Input input_values,
  ::tensorflow::Input input_shape,
  ::tensorflow::Input reduction_axes
)

 SparseReduceSum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_indices,
  ::tensorflow::Input input_values,
  ::tensorflow::Input input_shape,
  ::tensorflow::Input reduction_axes,
  const SparseReduceSum::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs KeepDims(
  bool x
)