classe finale publique SparseSparseMinimum
Renvoie la valeur minimale par élément de deux SparseTensors.
Suppose que les deux SparseTensors ont la même forme, c'est-à-dire pas de diffusion.
Constantes
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| statique <T étend TType > SparseSparseMinimum <T> | |
| Sortie < TInt64 > | Indices de sortie () 2-D. |
| Sortie <T> | valeurs de sortie () 1-D. |
Méthodes héritées
| booléen | est égal à (Objet arg0) |
| Classe finale<?> | obtenirClasse () |
| int | Code de hachage () |
| vide final | notifier () |
| vide final | notifierTous () |
| Chaîne | àChaîne () |
| vide final | attendre (long arg0, int arg1) |
| vide final | attendez (long arg0) |
| vide final | attendez () |
| résuméExécutionEnvironnement | env () Renvoie l'environnement d'exécution dans lequel cette opération a été créée. |
| opération abstraite |
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Valeur constante : "SparseSparseMinimum"
Méthodes publiques
public static SparseSparseMinimum <T> créer ( Portée de portée, Opérande < TInt64 > aIndices, Opérande <T> aValues, Opérande < TInt64 > aShape, Opérande < TInt64 > bIndices, Opérande <T> bValues, Opérande < TInt64 > bShape)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SparseSparseMinimum.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| aIndices | 2-D. Matrice `N x R` avec les indices de valeurs non vides dans un SparseTensor, dans l'ordre lexicographique canonique. |
| aValeurs | 1-D. `N` valeurs non vides correspondant à `a_indices`. |
| une forme | 1-D. Forme du SparseTensor d’entrée. |
| bIndices | contrepartie de `a_indices` pour l’autre opérande. |
| bValeurs | contrepartie de `a_values` pour l'autre opérande ; doit être du même type. |
| bForme | contrepartie de `a_shape` pour l'autre opérande ; les deux formes doivent être égales. |
Retour
- une nouvelle instance de SparseSparseMinimum