희소 작업

N -minibatch SparseTensor SparseTensorsMap 에 추가하고 N 핸들을 반환합니다.

SparseTensorsMap 에 SparseTensor 추가하면 해당 핸들이 반환됩니다.

직렬화된 미니배치에서 SparseTensors 역직렬화하고 연결합니다.

SparseTensor 객체를 역직렬화합니다.

N -minibatch SparseTensor [N, 3] Tensor 객체로 직렬화합니다.

SparseTensor 를 [3] Tensor 객체로 직렬화합니다.

두 개의 SparseTensor 개체를 추가하여 또 다른 SparseTensor 생성합니다.

SparseAdd 작업에 대한 그래디언트 연산자입니다.

지정된 차원을 따라 SparseTensor 목록을 연결합니다.

희소 및 조밀 텐서 목록에서 희소 교차를 생성합니다.

다음과 같은 특수 규칙을 사용하여 SparseTensor와 Dense Tensor를 합산합니다.

구성요소별로는 SparseTensor를 밀집된 Tensor 로 나눕니다.

구성요소별로는 SparseTensor에 밀집된 Tensor 를 곱합니다.

입력 2-D SparseTensor 의 빈 행을 기본값으로 채웁니다.

SparseFillEmptyRows 의 기울기입니다.

SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 최대값을 계산합니다.

SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 최대값을 계산합니다.

SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.

SparseTensor의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.

SparseTensor를 표준 행 우선 순서로 재정렬합니다.

SparseTensor의 형태를 변경하여 새로운 밀집 형태의 값을 나타냅니다.

start 및 size 기준으로 SparseTensor 슬라이스합니다.

SparseSlice 작업에 대한 그래디언트 연산자입니다.

일괄 처리된 ND SparseTensor 에 소프트맥스를 적용합니다.

두 SparseTensor의 요소별 최대값을 반환합니다.

두 SparseTensor의 요소별 최소값을 반환합니다.

SparseTensor 한 차원을 따라 num_split 텐서로 분할합니다.

SparseTensor 와 Dense Tensor 합산하여 Dense Tensor 생성합니다.

SparseTensor(랭크 2) "A"와 조밀한 행렬 "B"를 곱합니다 .

희소 표현을 조밀한 텐서로 변환합니다.