tensor akışı:: işlem:: Seyrek Ekle

Başka bir SparseTensor üretmek için iki SparseTensor nesnesi ekler.

Özet

Giriş SparseTensor nesnelerinin indekslerinin standart sözlükbilimsel sıraya göre sıralandığı varsayılır. Durum böyle değilse, bu adımdan önce dizin sıralamasını geri yüklemek için SparseReorder çalıştırın.

Varsayılan olarak, bir indekste iki değerin toplamı sıfıra eşitse, SparseTensor çıkışı yine de indeksinde o belirli konumu içerecek ve karşılık gelen değer yuvasında bir sıfır depolayacaktır. Bunu geçersiz kılmak için arayanlar, toplamın thresh değerinden kesinlikle küçük bir büyüklüğe sahip olması durumunda buna karşılık gelen değer ve endeksin dahil edilmeyeceğini belirtmek üzere thresh belirtebilir. Özellikle, thresh == 0 (varsayılan), her şeyin korunduğu ve gerçek eşiklemenin yalnızca pozitif bir değer için gerçekleştiği anlamına gelir.

Aşağıdaki şekillerde nnz , thresh dikkate alındıktan sonraki sayıdır.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• a_endeksler: 2-B. İlk SparseTensor indices , size [nnz, ndims] Matrix.
• a_değerleri: 1-D. İlk SparseTensor values , boyut [nnz] Vector.
• a_şekli: 1-D. İlk SparseTensor shape , boyut [ndims] Vector.
• b_endeksleri: 2-D. İkinci SparseTensor indices , size [nnz, ndims] Matrix.
• b_değerleri: 1-D. İkinci SparseTensor values , boyut [nnz] Vector.
• b_şekli: 1-D. İkinci SparseTensor shape , boyutu [ndims] Vector.
• harman: 0-D. Bir çıkış değeri/endeks çiftinin yer kaplayıp kaplamayacağını belirleyen büyüklük eşiği.

İade:

• Output toplamı_endeksleri
• Toplam_değerlerin Output
• Output toplamı_şekli

Genel özellikler

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
)