เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: เบาบางMatMul

#include <math_ops.h>

คูณ เมทริกซ์ "a" ด้วยเมทริกซ์ "b"

สรุป

อินพุตต้องเป็นเมทริกซ์สองมิติ และมิติภายในของ "a" จะต้องตรงกับมิติภายนอกของ "b" ทั้ง "a" และ "b" ต้องเป็น Tensor ไม่ใช่ SparseTensor s op นี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับกรณีที่ "a" หรือ "b" อย่างน้อยหนึ่งตัวมีกระจัดกระจาย ในแง่ที่ว่าพวกมันมีค่าเป็นศูนย์ในสัดส่วนที่สูง จุดคุ้มทุนสำหรับการใช้สิ่งนี้เทียบกับการคูณเมทริกซ์หนาแน่นบนแพลตฟอร์มเดียวคือ 30% ค่าศูนย์ในเมทริกซ์แบบกระจาย

การคำนวณการไล่ระดับสีของการดำเนินการนี้จะใช้ประโยชน์จากความกระจัดกระจายในการไล่ระดับสีอินพุตเท่านั้น เมื่อการไล่ระดับสีนั้นมาจาก Relu

ข้อโต้แย้ง:

ผลตอบแทน:

  • Output : เทนเซอร์ผลิตภัณฑ์

ตัวสร้างและผู้ทำลาย

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

งานสาธารณะ

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

ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ

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

โครงสร้าง

เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: SparseMatMul :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ SparseMatMul

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

ผลิตภัณฑ์

::tensorflow::Output product

งานสาธารณะ

เบาบางMatMul

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

เบาบางMatMul

 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::เอาต์พุต

 operator::tensorflow::Output() const

ฟังก์ชันคงที่สาธารณะ

AIsเบาบาง

Attrs AIsSparse(
  bool x
)

BIsSparse

Attrs BIsSparse(
  bool x
)

ย้ายA

Attrs TransposeA(
  bool x
)

ทรานโพสบี

Attrs TransposeB(
  bool x
)