TensorFlow函数：tf.sparse_reduce_sum_sparse
2018-03-05 10:55 更新
tf.sparse_reduce_sum_sparse 函数
sparse_reduce_sum_sparse(
sp_input,
axis=None,
keep_dims=False,
reduction_axes=None
)定义在：tensorflow/python/ops/sparse_ops.py.
参见指南：稀疏张量>减少
计算 SparseTensor 各个维度上元素的总和.
这个操作需要一个 SparseTensor,并且是 tf.reduce_sum() 的稀疏对应.与 SparseReduceSum 相反,这个操作返回一个 SparseTensor.
沿着 reduction_axes 给定的维度减少 sp_input.除非 keep_dims 是真的,否则 reduction_axes 中的每个条目的张量的秩都减少了1.如果 keep_dims 属实,那么减少的维度将保留为1.
如果 reduction_axes 没有条目,则减少所有维度,并返回具有单个元素的张量.另外,坐标轴可以是负值,根据 Python 中的索引规则进行解释.
函数参数：
- sp_input：需要减少的 SparseTensor,应该是数字类型.
- axis：要减少的维度；列表或标量.如果为 None(默认),则减少所有的维度.
- keep_dims：如果为 true,则保留长度为1的减少维度.
- reduction_axes：坐标轴的弃用名称.
函数返回值：
tf.sparse_reduce_sum_sparse函数返回减少的 SparseTensor.