텐서플로우:: 작전:: AddSparseToTensorsMap

SparseTensorsMap 에 SparseTensor 를 추가하면 해당 핸들이 반환됩니다.

요약

SparseTensor sparse_indices , sparse_values ​​및 sparse_shape 의 세 가지 텐서로 표현됩니다.

이 연산자는 주어진 SparseTensor 가져와 컨테이너 객체( SparseTensorsMap )에 추가합니다. 이 컨테이너 내의 고유 키는 int64 형식으로 생성되며 이것이 반환되는 값입니다.

그런 다음 키를 TakeManySparseFromTensorsMap 에 벡터 요소로 전달하여 SparseTensor 미니배치의 일부로 읽을 수 있습니다. 올바른 SparseTensorsMap 에 액세스하려면 동일한 container 와 shared_name 해당 Op에 전달되는지 확인하세요. 여기에 제공된 shared_name 없으면 대신 TakeManySparseFromTensorsMap 에 전달된 shared_name 으로 AddSparseToTensorsMap 호출하여 생성된 작업 의 이름을 사용합니다. 운영이 같은 위치에 있는지 확인하십시오.

인수:

• 범위: 범위 개체
• sparse_indices: 2-D. SparseTensor 의 indices .
• sparse_values: 1-D. SparseTensor 의 values .
• sparse_shape: 1-D. SparseTensor 의 shape .

선택적 속성( Attrs 참조):

• 컨테이너: 이 작업으로 생성된 SparseTensorsMap 의 컨테이너 이름입니다.
• shared_name: 이 작업으로 생성된 SparseTensorsMap 의 공유 이름입니다. 비어 있으면 새 작업 의 고유 이름이 사용됩니다.

보고:

• Output : 0-D. 이제 SparseTensor 의 핸들이 SparseTensorsMap 에 저장됩니다.

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output sparse_handle

 AddSparseToTensorsMap(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input sparse_indices,
  ::tensorflow::Input sparse_values,
  ::tensorflow::Input sparse_shape
)

 AddSparseToTensorsMap(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input sparse_indices,
  ::tensorflow::Input sparse_values,
  ::tensorflow::Input sparse_shape,
  const AddSparseToTensorsMap::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Container(
  StringPiece x
)

Attrs SharedName(
  StringPiece x
)