tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul

Умножьте разреженный тензор (ранга 2) "A" на плотную матрицу "B".

Краткое содержание

Проверка корректности индексов элемента A не выполняется. Однако для оптимальной работы рекомендуется следующий формат ввода:

Если adjoint_a == false: массив A должен быть отсортирован в лексикографически возрастающем порядке. Используйте SparseReorder , если вы не уверены. Если adjoint_a == true: массив A должен быть отсортирован в порядке возрастания размерности 1 (т.е. в порядке "по столбцам", а не "по строкам").

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• a_indices: 2D. indices матрицы SparseTensor размером [nnz, 2] .
• a_values: 1-мерное значение. values вектора SparseTensor размером [nnz] .
• a_shape: 1-D. shape SparseTensor , размер [2] Вектор.
• b: 2D. Плотная матрица.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• adjoint_a: Используйте сопряженную матрицу A при умножении матриц. Если A — комплексная матрица, это transpose(conj(A)). В противном случае это transpose(A).
• adjoint_b: Используйте сопряженную матрицу B при умножении матриц. Если B — комплексная матрица, это transpose(conj(B)). В противном случае это transpose(B).

Возвращает:

• Output : тензор произведения.

Общедоступные атрибуты

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
)