add¶
输入 x
与输入 y
逐元素相加,并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。
输入 x
与输入 y
必须为相同形状且为相同稀疏压缩格式(同为 SparseCooTensor 或同为 SparseCsrTensor),如果同为 SparseCooTensor 则 sparse_dim 也需要相同。
等式为:
\[out = x + y\]
\(x\):多维稀疏 Tensor。
\(y\):多维稀疏 Tensor。
参数¶
x (Tensor) - 输入的 Tensor,数据类型为 float32、float64、int32 或 int64。
y (Tensor) - 输入的 Tensor,数据类型为 float32、float64、int32 或 int64。
name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。
返回¶
多维稀疏 Tensor, 数据类型和压缩格式与 x
相同 。
代码示例¶
import paddle
paddle.device.set_device("cpu")
x = paddle.to_tensor([[0, -1, 0, 2], [0, 0, -3, 0], [4, 5, 0, 0]], 'float32')
y = paddle.to_tensor([[0, 0, 0, -2], [0, 2, -3, 0], [2, 3, 4, 8]], 'float32')
sparse_x = x.to_sparse_csr()
sparse_y = y.to_sparse_csr()
sparse_z = paddle.sparse.add(sparse_x, sparse_y)
print(sparse_z.to_dense())
# [[ 0., -1., 0., 0.],
# [ 0., 2., -6., 0.],
# [ 6., 8., 4., 8.]]