เมทริกซ์แบบกระจายจะคูณเมทริกซ์ CSR สองตัว `a` และ `b`
ดำเนินการคูณเมทริกซ์ของเมทริกซ์แบบกระจาย `a` ด้วยเมทริกซ์แบบกระจาย `b`; ส่งคืนเมทริกซ์กระจัดกระจาย `a * b` เว้นแต่ว่า `a` หรือ `b` จะถูกย้ายหรือติดกัน
เมทริกซ์แต่ละตัวอาจถูกย้ายหรือติดกัน (ผันและย้าย) ตามพารามิเตอร์บูลีน `transpose_a`, `adjoint_a`, `transpose_b` และ `adjoint_b` `transpose_a` หรือ `adjoint_a` มากที่สุดรายการใดรายการหนึ่งอาจเป็น True ในทำนองเดียวกัน `transpose_b` หรือ `adjoint_b` มากที่สุดตัวใดตัวหนึ่งอาจเป็น True
อินพุตต้องมีรูปร่างที่เข้ากันได้ นั่นคือ มิติภายในของ `a` จะต้องเท่ากับมิติภายนอกของ 'b` ข้อกำหนดนี้ได้รับการปรับเปลี่ยนตามว่ามีการย้ายหรือแนบ `a` หรือ `b` หรือไม่
พารามิเตอร์ `type` แสดงถึงประเภทขององค์ประกอบเมทริกซ์ ทั้ง `a` และ `b` ต้องมีประเภทเดียวกัน ประเภทที่รองรับคือ: `float32`, `float64`, `complex64` และ `complex128`
ทั้ง 'a' และ 'b' ต้องมีอันดับเดียวกัน ไม่รองรับการออกอากาศ หากมีอันดับที่ 3 แต่ละชุดของ 2D CSRSparseMatrices ภายใน `a` และ `b` จะต้องมีรูปร่างหนาแน่นเหมือนกัน
ผลิตภัณฑ์เมทริกซ์แบบกระจายอาจมีศูนย์ที่เป็นตัวเลข (ไม่ใช่โครงสร้าง) TODO(anudhyan): ลองเพิ่มแอตทริบิวต์บูลีนเพื่อควบคุมว่าจะตัดค่าศูนย์หรือไม่
ตัวอย่างการใช้งาน:
from tensorflow.python.ops.linalg.sparse import sparse_csr_matrix_ops
a_indices = np.array([[0, 0], [2, 3], [2, 4], [3, 0]])
a_values = np.array([1.0, 5.0, -1.0, -2.0], np.float32)
a_dense_shape = [4, 5]
b_indices = np.array([[0, 0], [3, 0], [3, 1]])
b_values = np.array([2.0, 7.0, 8.0], np.float32)
b_dense_shape = [5, 3]
with tf.Session() as sess:
# Define (COO format) Sparse Tensors over Numpy arrays
a_st = tf.sparse.SparseTensor(a_indices, a_values, a_dense_shape)
b_st = tf.sparse.SparseTensor(b_indices, b_values, b_dense_shape)
# Convert SparseTensors to CSR SparseMatrix
a_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_tensor_to_csr_sparse_matrix(
a_st.indices, a_st.values, a_st.dense_shape)
b_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_tensor_to_csr_sparse_matrix(
b_st.indices, b_st.values, b_st.dense_shape)
# Compute the CSR SparseMatrix matrix multiplication
c_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_matrix_sparse_mat_mul(
a=a_sm, b=b_sm, type=tf.float32)
# Convert the CSR SparseMatrix product to a dense Tensor
c_sm_dense = sparse_csr_matrix_ops.csr_sparse_matrix_to_dense(
c_sm, tf.float32)
# Evaluate the dense Tensor value
c_sm_dense_value = sess.run(c_sm_dense)
[[ 2. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 35. 40. 0.]
[ -4. 0. 0.]]
คลาสที่ซ้อนกัน
ระดับ | SparseMatrixSparseMatMul.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ SparseMatrixSparseMatMul |
วิธีการสาธารณะ
คง SparseMatrixSparseMatMul.Options | adjointA (บูลีน adjointA) |
คง SparseMatrixSparseMatMul.Options | adjointB (บูลีน adjointB) |
เอาต์พุต <วัตถุ> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
เอาท์พุต <?> | ค () CSRSparseMatrix |
คง <T> SparseMatrixSparseMatMul | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <?> a ตัวดำเนินการ <?> b ประเภทคลาส <T> ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseMatrixSparseMatMul ใหม่ |
SparseMatrixSparseMatMul.Options แบบคงที่ | transposeA (บูลีนทรานสโพสเอ) |
คง SparseMatrixSparseMatMul.Options | transposeB (ทรานสโพสบูลีน B) |
วิธีการสืบทอด
วิธีการสาธารณะ
สาธารณะ SparseMatrixSparseMatMul.Options adjointA (บูลีน adjointA) สาธารณะ
พารามิเตอร์
ที่อยู่ติดกันก | บ่งชี้ว่า `a` ควรถูกแปลงผันหรือไม่ |
---|
สาธารณะ SparseMatrixSparseMatMul.Options adjointB สาธารณะ (Boolean adjointB)
พารามิเตอร์
ที่อยู่ติดกันB | บ่งชี้ว่า `b` ควรถูกแปลงผันหรือไม่ |
---|
เอาท์พุท สาธารณะ <Object> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สร้าง SparseMatrixSparseMatMul แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <?> a, ตัวดำเนินการ <?> b, ประเภทคลาส <T>, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseMatrixSparseMatMul ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
ก | CSRSparseMatrix |
ข | CSRSparseMatrix |
ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ SparseMatrixSparseMatMul
สาธารณะ SparseMatrixSparseMatMul.Options transposeA (Boolean transposeA) สาธารณะ
พารามิเตอร์
ย้ายA | ระบุว่าควรย้าย `a` หรือไม่ |
---|
สาธารณะ SparseMatrixSparseMatMul.Options transposeB สาธารณะ (Boolean transposeB)
พารามิเตอร์
ย้ายB | ระบุว่าควรย้าย `b` หรือไม่ |
---|