tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul

คูณ เมทริกซ์แบบสปาร์ส (อันดับ 2) "A" ด้วยเมทริกซ์แบบหนาแน่น "B"

สรุป

ไม่มีการตรวจสอบความถูกต้องของดัชนีใน A อย่างไรก็ตาม ขอแนะนำรูปแบบการป้อนข้อมูลต่อไปนี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด:

ถ้า adjoint_a == false: ควรเรียงลำดับ A ตามลำดับตัวอักษรจากน้อยไปมาก ใช้ SparseReorder หากไม่แน่ใจ ถ้า adjoint_a == true: ควรเรียงลำดับ A ตามลำดับมิติที่เพิ่มขึ้น 1 (เช่น เรียงตามคอลัมน์แทนที่จะเป็นเรียงตามแถว)

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• a_indices: 2 มิติ indices ของเมทริกซ์ SparseTensor ขนาด [nnz, 2]
• a_values: เวกเตอร์ 1 มิติ values ของ SparseTensor ขนาด [nnz]
• a_shape: 1 มิติ shape ของ SparseTensor ขนาด [2] เวกเตอร์
• b: 2 มิติ เมทริกซ์หนาแน่น

คุณลักษณะเสริม (ดูที่ Attrs ):

• adjoint_a: ใช้เมทริกซ์ผกผันของ A ในการคูณเมทริกซ์ ถ้า A เป็นจำนวนเชิงซ้อน จะใช้ transpose(conj(A)) มิเช่นนั้นจะใช้ transpose(A)
• adjoint_b: ใช้เมทริกซ์ผกผันของ B ในการคูณเมทริกซ์ ถ้า B เป็นจำนวนเชิงซ้อน จะใช้ transpose(conj(B)) มิเช่นนั้นจะใช้ transpose(B)

การส่งคืนสินค้า:

• Output : เทนเซอร์ผลคูณ

คุณลักษณะสาธารณะ

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
)