เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: เบาบางTensorDenseMatMul

คูณ SparseTensor (อันดับ 2) "A" ด้วยเมทริกซ์หนาแน่น "B"

สรุป

ไม่มีการตรวจสอบความถูกต้องในดัชนีของ A อย่างไรก็ตาม ขอแนะนำให้ใช้รูปแบบอินพุตต่อไปนี้เพื่อให้การทำงานเหมาะสมที่สุด:

if adjoint_a == false: A ควรเรียงลำดับตามพจนานุกรมที่เพิ่มขึ้น ใช้ SparseReorder หากคุณไม่แน่ใจ ถ้า adjoint_a == true: ควรเรียงลำดับ A ตามลำดับการเพิ่มมิติ 1 (เช่น ลำดับ "คอลัมน์หลัก" แทนที่จะเป็นลำดับ "แถวหลัก")

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• a_ดัชนี: 2-D indices ของ SparseTensor ขนาด [nnz, 2] เมทริกซ์
• a_values: 1-D values ของ SparseTensor ขนาด [nnz] Vector
• a_รูปร่าง: 1-D shape ของ SparseTensor ขนาด [2] เวกเตอร์
• ข: 2-D เมทริกซ์หนาแน่น

แอ็ตทริบิวต์ทางเลือก (ดู Attrs ):

• adjoint_a: ใช้ adjoint ของ A ในการคูณเมทริกซ์ ถ้า A ซับซ้อน นี่จะเป็น transpose(conj(A)) มิฉะนั้นจะเป็นทรานสโพส(A)
• adjoint_b: ใช้ adjoint ของ B ในการคูณเมทริกซ์ ถ้า B ซับซ้อน นี่จะเป็น transpose(conj(B)) มิฉะนั้นจะเป็นทรานสโพส(B)

ผลตอบแทน:

• Output : เทนเซอร์ผลิตภัณฑ์

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
)