텐서플로우:: 작전:: SparseReduceMaxSparse

SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 최대값을 계산합니다.

요약

이 작업은 SparseTensor를 사용하며 tf.reduce_max() 에 대응하는 희소한 것입니다. SparseReduceMax 와 달리 이 작업은 SparseTensor를 반환합니다.

reduction_axes 에 지정된 차원을 따라 sp_input 줄입니다. keep_dims true가 아닌 이상, 텐서의 순위는 reduction_axes 각 항목에 대해 1씩 감소합니다. keep_dims true이면 축소된 치수가 길이 1로 유지됩니다.

reduction_axes 항목이 없으면 모든 차원이 줄어들고 단일 요소가 있는 텐서가 반환됩니다. 또한 축은 음수일 수 있으며 이는 Python의 인덱싱 규칙에 따라 해석됩니다.

인수:

• 범위: 범위 개체
• input_indices: 2-D. SparseTensor에서 비어 있지 않은 값의 인덱스가 있는 N x R 행렬(표준 순서가 아닐 수 있음)
• 입력_값: 1-D. input_indices 에 해당하는 N 개의 비어 있지 않은 값.
• input_shape: 1-D. 입력 SparseTensor의 모양입니다.
• 감소_축: 1-D. 길이 - 축소 축을 포함하는 K 벡터입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• keep_dims: true인 경우 길이가 1인 축소된 치수를 유지합니다.

보고:

• Output 출력_인덱스
• Output 출력_값
• Output 출력_모양

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

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

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

Attrs KeepDims(
  bool x
)