चेतावनी: यह एपीआई हटा दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।
SparseMatrixMul
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
घने टेंसर के साथ विरल मैट्रिक्स का तत्व-वार गुणन।
एक विरल मैट्रिक्स देता है।
सघन टेंसर `b` या तो एक अदिश हो सकता है; अन्यथा `ए` एक रैंक -3 `स्पार्समैट्रिक्स` होना चाहिए; इस मामले में `बी` का आकार `[बैच_साइज, 1, 1]` होना चाहिए और मल्टीप्ली ऑपरेशन ब्रॉडकास्ट होना चाहिए।
नोट भले ही `b` शून्य है, उत्पादन की विरलता संरचना नहीं बदलता है।
विरासत में मिली विधियां
कक्षा java.lang.Object से | बूलियन | के बराबर होती है (वस्तु arg0) |
| अंतिम कक्षा<?> | getClass () |
| NS | hashCode () |
| अंतिम शून्य | सूचित () |
| अंतिम शून्य | notifyAll () |
| डोरी | toString () |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0, पूर्णांक ARG1) |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0) |
| अंतिम शून्य | इंतजार () |
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <ऑब्जेक्ट> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
एक नया SparseMatrixMul ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|
| ए | एक CSRSparseMatrix. |
|---|
| बी | एक घना टेंसर। |
|---|
रिटर्न
- SparseMatrixMul का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <?> निर्गम ()
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2021-11-11 (UTC) को अपडेट किया गया.
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