TensorFlow函数：tf.sparse_reduce_max_sparse

tf.sparse_reduce_max_sparse 函数

sparse_reduce_max_sparse(
    sp_input,
    axis=None,
    keep_dims=False,
    reduction_axes=None
)

定义在：tensorflow/python/ops/sparse_ops.py.

计算 SparseTensor 各个维度上元素的最大值.

这个操作需要一个 SparseTensor,并且是 tf.reduce_max() 的稀疏对应.与 SparseReduceSum 相反,这个操作返回一个 SparseTensor.

沿着 reduction_axes 中给定的维度减少 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,则减小的维度将保留为1.

如果 reduction_axes 没有条目,则减小所有维度,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：要减少的 SparseTensor,应该有数字类型.
• axis：减少的维度,列表或标量.如果为 None(默认),则减少所有维度.
• keep_dims：如果为 true,则保留长度为1的缩小尺寸.
• reduction_axes：轴的弃用名称

函数返回值：

tf.sparse_reduce_max_sparse函数返回减少的 SparseTensor.