두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
'텐서' 'x' 및 'y'의 모든 조각을 곱하고(각 조각은 배치의 요소로 볼 수 있음) 개별 결과를 동일한 배치 크기의 단일 출력 텐서로 정렬합니다. 기본적으로 'False'인 'adj_x' 또는 'adj_y' 플래그를 'True'로 설정하여 곱하기 전에 각 개별 슬라이스를 선택적으로 인접시킬 수 있습니다(행렬을 인접한다는 것은 행렬을 전치하고 공액시키는 것을 의미합니다).
입력 텐서 `x` 및 `y`는 `[..., r_x, c_x]` 및 `[..., r_y, c_y]` 형태의 2차원 이상입니다.
출력 텐서는 `[..., r_o, c_o]` 형태의 2차원 이상입니다. 여기서:
r_o = c_x if adj_x else r_x c_o = r_y if adj_y else c_y
다음과 같이 계산됩니다.
출력[..., :, :] = 행렬(x[..., :, :]) * 행렬(y[..., :, :])
참고 : 'BatchMatMulV3'은 배치 차원의 브로드캐스팅을 지원합니다. 방송에 대한 자세한 내용은 [여기](http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html)에서 확인하세요.
중첩 클래스
수업 | BatchMatMulV3.옵션 | BatchMatMulV3 의 선택적 속성 |
공개 방법
정적 BatchMatMulV3.Options | adjX (부울 adjX) |
정적 BatchMatMulV3.Options | adjY (부울 adjY) |
출력 <V> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
정적 <V, T, U> BatchMatMulV3 <V> | |
정적 BatchMatMulV3.Options | gradX (부울 gradX) |
정적 BatchMatMulV3.Options | gradY (부울 gradY) |
출력 <V> | 출력 () `[..., r_o, c_o]` 모양의 3D 이상 |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <V> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 BatchMatMulV3 <V> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <U> y, 클래스<V> Tout, 옵션... 옵션)
새로운 BatchMatMulV3 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
엑스 | `[..., r_x, c_x]` 형태의 2D 이상. |
와이 | `[..., r_y, c_y]` 형태의 2D 이상. |
암표 장수 | 지정하지 않으면 Tout은 입력 유형과 동일한 유형입니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- BatchMatMulV3의 새로운 인스턴스