tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseMatMul

2차 희소 텐서 "A"에 밀집 행렬 "B"를 곱합니다 .

요약

A의 인덱스에 대한 유효성 검사는 수행되지 않습니다. 그러나 최적의 동작을 위해서는 다음과 같은 입력 형식을 권장합니다.

adjoint_a가 false인 경우: A는 사전순으로 오름차순 정렬되어야 합니다. 확실하지 않으면 SparseReorder를 사용하십시오. adjoint_a가 true인 경우: A는 차원 1의 오름차순(즉, "행 우선" 순서가 아닌 "열 우선" 순서)으로 정렬되어야 합니다.

논거:

• 범위: Scope 객체
• a_indices: 2차원. SparseTensor 의 indices , 크기 [nnz, 2] 행렬.
• a_values: 1차원. SparseTensor 의 values , 크기 [nnz] 벡터.
• a_shape: 1차원. SparseTensor 의 shape , 크기 [2] 벡터.
• b: 2차원. 밀집 행렬.

선택적 속성( Attrs 참조):

• adjoint_a: 행렬 곱셈에서 A의 수반 행렬을 사용합니다. A가 복소수이면 transpose(conj(A))를 사용하고, 그렇지 않으면 transpose(A)를 사용합니다.
• adjoint_b: 행렬 곱셈에서 B의 수반 행렬을 사용합니다. B가 복소수이면 transpose(conj(B))를 사용하고, 그렇지 않으면 transpose(B)를 사용합니다.

보고:

• Output : 곱셈 텐서.

공개 속성

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
)