tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul

Multipliez le tenseur creux (de rang 2) « A » par la matrice dense « B ».

Résumé

Aucun contrôle de validité n'est effectué sur les indices de A. Toutefois, le format d'entrée suivant est recommandé pour un fonctionnement optimal :

Si adjoint_a == false : A doit être trié par ordre lexicographique croissant. Utilisez SparseReorder en cas de doute. Si adjoint_a == true : A doit être trié par ordre croissant de dimension 1 (c’est-à-dire par colonnes plutôt que par lignes).

Arguments :

• portée : un objet Scope
• a_indices : 2-D. Les indices du SparseTensor , matrice de taille [nnz, 2] .
• a_values : 1-D. Les values du SparseTensor , taille [nnz] Vecteur.
• a_shape : 1-D. La shape du SparseTensor , taille [2] Vecteur.
• b : 2D. Une matrice dense.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

• adjoint_a : Utilise l’adjoint de A dans la multiplication matricielle. Si A est complexe, il s’agit de transposée(conj(A)). Sinon, il s’agit de transposée(A).
• adjoint_b : Utilise l’adjoint de B dans la multiplication matricielle. Si B est complexe, il s’agit de transposée(conj(B)). Sinon, il s’agit de transposée(B).

Retours :

• Output : Le tenseur produit.

attributs publics

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
)