tensorflow:: ops:: BatchMatMul

2つのテンソルのスライスをバッチ処理で乗算します。

まとめ

Tensor xとyのすべてのスライスを乗算し (各スライスはバッチの要素とみなすことができます)、個々の結果を同じバッチサイズの単一の出力テンソルにまとめます。各スライスは、乗算の前にオプションで随伴化 (行列の随伴化とは、行列を転置して共役化することです) できます。これは、 adj_xまたはadj_yフラグをTrueに設定することで行います (デフォルトではFalseです)。

入力テンソルxとy 、形状が[..., r_x, c_x]および[..., r_y, c_y]の 2 次元以上のテンソルです。

出力テンソルは2次元以上で、形状は[..., r_o, c_o]である。ここで、

r_o = c_x if adj_x else r_x
c_o = r_y if adj_y else c_y

計算方法は以下のとおりです。

output[..., :, :] = matrix(x[..., :, :]) * matrix(y[..., :, :])

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• x: 形状が[..., r_x, c_x]の 2 次元以上。
• y: 形状が[..., r_y, c_y]の 2 次元以上。

オプション属性（ Attrs参照）：

• adj_x: Trueの場合、 xのスライスを隣接させます。デフォルトはFalseです。
• adj_y: Trueの場合、 yのスライスを随伴します。デフォルトはFalseです。

返品:

• Output ：形状[..., r_o, c_o]の3次元以上

公開属性

Operation operation

::tensorflow::Output output

 BatchMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input y
)

 BatchMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input y,
  const BatchMatMul::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs AdjX(
  bool x
)

Attrs AdjY(
  bool x
)