tensorflow::ops::SparseMatMul

Moltiplicare la matrice "a" per la matrice "b".

Riepilogo

Gli input devono essere matrici bidimensionali e la dimensione interna di "a" deve corrispondere alla dimensione esterna di "b". Sia "a" che "b" devono essere Tensor , non SparseTensor . Questa operazione è ottimizzata per il caso in cui almeno una tra "a" e "b" sia sparsa, ovvero contenga un'elevata percentuale di valori zero. Il punto di pareggio per l'utilizzo di questa operazione rispetto a una moltiplicazione di matrici dense su una piattaforma era del 30% di valori zero nella matrice sparsa.

Il calcolo del gradiente di questa operazione sfrutterà la sparsità del gradiente di input solo quando tale gradiente proviene da una funzione ReLU .

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope

Resi:

• Output : Il tensore prodotto.

attributi pubblici

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
)