tensorflow:: ops:: SparseTensorDenseMatMul

Pomnóż SparseTensor (rzędu 2) „A” przez gęstą macierz „B”.

Streszczenie

Nie przeprowadza się kontroli poprawności indeksów A. Jednakże, aby uzyskać optymalne działanie, zaleca się następujący format wejściowy:

if adjoint_a == false: A powinien być sortowany w kolejności rosnącej leksykograficznie. Użyj SparseReorder, jeśli nie masz pewności. if adjoint_a == true: A powinien być sortowany w kolejności rosnącej wymiaru 1 (tj. w kolejności „głównej kolumny” zamiast „głównej wiersza”).

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• a_indices: 2-D. indices macierzy SparseTensor o rozmiarze [nnz, 2] .
• a_values: 1-D. values SparseTensor , rozmiar [nnz] Vector.
• a_shape: 1-D. shape SparseTensor , rozmiar [2] Wektor.
• b: 2-D. Gęsta macierz.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• adjoint_a: Użyj macierzy sprzężonej A w mnożeniu macierzowym. Jeśli A jest zespolone, to transpose(conj(A)). W przeciwnym razie transpose(A).
• adjoint_b: Użyj sprzężenia B w mnożeniu macierzy. Jeśli B jest zespolone, to transpose(conj(B)). W przeciwnym razie transpose(B).

Zwroty:

• Output : Tensor iloczynu.

Atrybuty publiczne

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
)