Python tf.compat.v1.sparse_add用法及代碼示例

添加兩個張量，每個張量中至少有一個是 SparseTensor 。 (不推薦使用的參數)

用法

tf.compat.v1.sparse_add(
    a, b, threshold=None, thresh=None
)

警告：不推薦使用某些參數：(thresh)。它們將在未來的版本中被刪除。更新說明：不推薦使用 thresh，請改用 threshold

如果傳入了一個 SparseTensor 和一個 Tensor，則返回一個 Tensor 。如果兩個參數都是 SparseTensor ，則返回 SparseTensor 。參數的順序無關緊要。使用 vanilla tf.add() 添加兩個密集的 Tensor s。

兩個操作數的形狀必須匹配：不支持廣播。

假設任何輸入SparseTensor 的索引都按標準字典順序排序。如果不是這種情況，請在此步驟之前運行SparseReorder 以恢複索引順序。

如果兩個參數都是稀疏的，我們執行 "clipping" 如下。默認情況下，如果兩個值在某個索引處總和為零，則輸出SparseTensor 仍將在其索引中包含該特定位置，在相應的值槽中存儲一個零。要覆蓋這一點，調用者可以指定 thresh ，表示如果總和的幅度嚴格小於 thresh ，則不包括其對應的值和索引。特別是，thresh == 0.0(默認)表示保留所有內容，實際閾值僅針對正值發生。

例如，假設兩個稀疏操作數的邏輯和是(致密的)：

[       2]
[.1     0]
[ 6   -.2]

然後，

• thresh == 0(默認)：將返回所有 5 個索引/值對。
• thresh == 0.11 :隻有 .1 和 0 會消失，剩下的三個索引/值對將被返回。
• thresh == 0.21 :.1、0 和 -.2 將消失。