tensorflow :: ops :: SparseTensorDenseMatMul

SparseTensor (랭크 2) "A"에 고밀도 행렬 "B"를 곱 합니다.

요약

A의 인덱스에 대해서는 유효성 검사가 수행되지 않습니다. 그러나 최적의 동작을 위해 다음 입력 형식이 권장됩니다.

adjoint_a == false 인 경우 : A는 사전 순으로 오름차순으로 정렬되어야합니다. 확실하지 않은 경우 SparseReorder를 사용하십시오. adjoint_a == true 인 경우 : A는 차원 1이 증가하는 순서로 정렬되어야합니다 (즉, "행 주"순서 대신 "열 주"순서).

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• a_indices : 2-D. SparseTensor , 크기 [nnz, 2] 행렬의 indices 입니다.
• a_values ​​: 1-D. SparseTensor , 크기 [nnz] 벡터의 values 입니다.
• a_shape : 1-D. SparseTensor 의 shape , 크기 [2] Vector.
• b : 2-D. 조밀 한 매트릭스.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• adjoint_a : 행렬 곱셈에서 A의 adjoint를 사용합니다. A가 복소수이면 전치 (conj (A))입니다. 그렇지 않으면 transpose (A)입니다.
• adjoint_b : 행렬 곱셈에서 B의 adjoint를 사용합니다. B가 복소수이면 전치 (conj (B))입니다. 그렇지 않으면 transpose (B)입니다.

보고:

• Output : 제품 텐서.

공용 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
)