tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseMatMul

Multiplicar el tensor disperso (de rango 2) "A" por la matriz densa "B".

Resumen

No se realiza ninguna comprobación de validez en los índices de A. Sin embargo, se recomienda el siguiente formato de entrada para un comportamiento óptimo:

Si adjoint_a == false: A debe ordenarse en orden lexicográfico ascendente. Use SparseReorder si no está seguro. Si adjoint_a == true: A debe ordenarse en orden ascendente de dimensión 1 (es decir, orden "columna mayor" en lugar de orden "fila mayor").

Argumentos:

• ámbito: Un objeto de ámbito
• a_indices: 2-D. Los indices de la matriz SparseTensor , de tamaño [nnz, 2] .
• a_values: 1-D. Los values del SparseTensor , vector de tamaño [nnz] .
• a_shape: 1-D. La shape del SparseTensor , tamaño [2] Vector.
• b: 2-D. Una matriz densa.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• adjoint_a: Utiliza el adjunto de A en la multiplicación de matrices. Si A es complejo, se utiliza transpose(conj(A)). En caso contrario, se utiliza transpose(A).
• adjoint_b: Utiliza el adjunto de B en la multiplicación de matrices. Si B es complejo, se utiliza transpose(conj(B)). En caso contrario, se utiliza transpose(B).

Devoluciones:

• Output : El tensor producto.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output product

 SparseTensorDenseMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a_indices,
  ::tensorflow::Input a_values,
  ::tensorflow::Input a_shape,
  ::tensorflow::Input b
)

 SparseTensorDenseMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a_indices,
  ::tensorflow::Input a_values,
  ::tensorflow::Input a_shape,
  ::tensorflow::Input b,
  const SparseTensorDenseMatMul::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs AdjointA(
  bool x
)

Attrs AdjointB(
  bool x
)