flux tensoriel : : opérations : : SparseMatMul

Multipliez la matrice "a" par la matrice "b".

Résumé

Les entrées doivent être des matrices bidimensionnelles et la dimension intérieure de « a » doit correspondre à la dimension extérieure de « b ». "a" et "b" doivent être Tensor et non des SparseTensor . Cette opération est optimisée pour le cas où au moins un des « a » ou « b » est clairsemé, dans le sens où ils ont une grande proportion de valeurs nulles. Le seuil de rentabilité pour l'utilisation de cette multiplication par rapport à une matrice dense sur une plate-forme était de 30 % de valeurs nulles dans la matrice clairsemée.

Le calcul du gradient de cette opération ne profitera de la parcimonie du gradient d'entrée que lorsque ce gradient provient d'un Relu .

Arguments:

• scope : un objet Scope

Retour:

• Output : Le tenseur du produit.

Attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output product

 SparseMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a,
  ::tensorflow::Input b
)

 SparseMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a,
  ::tensorflow::Input b,
  const SparseMatMul::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs AIsSparse(
  bool x
)

Attrs BIsSparse(
  bool x
)

Attrs TransposeA(
  bool x
)

Attrs TransposeB(
  bool x
)