เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: SparseMatMul

#include <math_ops.h>

คูณ เมทริกซ์ "a" ด้วยเมทริกซ์ "b"

สรุป

อินพุตต้องเป็นเมทริกซ์สองมิติและมิติภายในของ "a" ต้องตรงกับมิติภายนอกของ "b" ทั้ง "a" และ "b" ต้องเป็น Tensor ไม่ใช่ SparseTensor s op นี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับกรณีที่ "a" หรือ "b" อย่างน้อยหนึ่งรายการมีความเบาบางในแง่ที่ว่ามีค่าเป็นศูนย์เป็นสัดส่วนมาก จุดคุ้มทุนสำหรับการใช้สิ่งนี้เทียบกับเมทริกซ์หนาแน่นที่ทวีคูณบนแพลตฟอร์มหนึ่งคือค่าศูนย์ 30% ในเมทริกซ์กระจัดกระจาย

การคำนวณการไล่ระดับสีของการดำเนินการนี้จะใช้ประโยชน์จากความเบาบางในการไล่ระดับสีของอินพุตเมื่อการไล่ระดับสีนั้นมาจาก Relu

อาร์กิวเมนต์:

ผลตอบแทน:

  • Output : ผลิตภัณฑ์เทนเซอร์

ผู้สร้างและผู้ทำลาย

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)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
product

หน้าที่สาธารณะ

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

AIsSparse (bool x)
BIsSparse (bool x)
TransposeA (bool x)
TransposeB (bool x)

โครงสร้าง

tensorflow :: ops :: SparseMatMul :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอตทริบิวต์เสริมสำหรับ SparseMatMul

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

ผลิตภัณฑ์

::tensorflow::Output product

หน้าที่สาธารณะ

SparseMatMul

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

SparseMatMul

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

โหนด

::tensorflow::Node * node() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: อินพุต

 operator::tensorflow::Input() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: เอาท์พุท

 operator::tensorflow::Output() const 

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

AIsSparse

Attrs AIsSparse(
  bool x
)

BIsSparse

Attrs BIsSparse(
  bool x
)

ทรานสโพส

Attrs TransposeA(
  bool x
)

ทรานสโพส

Attrs TransposeB(
  bool x
)