SparseMatrixMatMul

публичный финальный класс SparseMatrixMatMul

Матрица — умножает разреженную матрицу на плотную.

Возвращает плотную матрицу. Для входов A и B, где A — CSR, а B — плотный; эта операция возвращает плотную C;

Если transpose_output имеет значение false, возвращается:

C = A . B
Если transpose_output имеет значение true, возвращается:
C = transpose(A . B) = transpose(B) . transpose(A)
где транспонирование выполняется по двум самым внутренним (матричным) измерениям.

Если conjugate_output имеет значение true, возвращается:

C = conjugate(A . B) = conjugate(A) . conjugate(B)
Если оба параметра conjugate_output и transpose_output имеют значение true, возвращается:
C = conjugate(transpose(A . B)) = conjugate(transpose(B)) .
                                     conjugate(transpose(A))

Вложенные классы

сорт SparseMatrixMatMul.Options Дополнительные атрибуты для SparseMatrixMatMul

Константы

Нить OP_NAME Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Публичные методы

статический SparseMatrixMatMul.Options
adjointA (логическое значение adjointA)
статический SparseMatrixMatMul.Options
adjointB (логическое значение adjointB)
Выход <Т>
какВывод ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
статический SparseMatrixMatMul.Options
conjugateOutput (логический conjugateOutput)
static <T расширяет TType > SparseMatrixMatMul <T>
create ( Область действия , Операнд <?> a, Операнд <T> b, Параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию SparseMatrixMatMul.
Выход <Т>
выход ()
Плотный выходной тензор.
статический SparseMatrixMatMul.Options
transposeA (логическое значение transposeA)
статический SparseMatrixMatMul.Options
transposeB (логическое значение transposeB)
статический SparseMatrixMatMul.Options
transposeOutput (логическое значение transposeOutput)

Унаследованные методы

Константы

общедоступная статическая финальная строка OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Постоянное значение: «SparseMatrixMatMul»

Публичные методы

public static SparseMatrixMatMul.Options adjointA (логическое значение adjointA)

Параметры
примыкающийА Указывает, должно ли `a` быть сопряженно-транспонированным.

общедоступный статический SparseMatrixMatMul.Options adjointB (логическое значение adjointB)

Параметры
примыкающий B Указывает, должен ли `b` быть сопряженно-транспонированным.

публичный вывод <T> asOutput ()

Возвращает символический дескриптор тензора.

Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.

public static SparseMatrixMatMul.Options conjugateOutput (логический conjugateOutput)

Параметры
сопряженныйВыход Сопряжает произведение `a` и `b`.

public static SparseMatrixMatMul <T> create ( Область действия, Операнд <?> a, Операнд <T> b, Параметры... параметры)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию SparseMatrixMatMul.

Параметры
объем текущий объем
а CSRSparseMatrix.
б Плотный тензор.
параметры содержит значения необязательных атрибутов
Возврат
  • новый экземпляр SparseMatrixMatMul

публичный вывод <T> вывод ()

Плотный выходной тензор.

public static SparseMatrixMatMul.Options transposeA (логическое значение transposeA)

Параметры
транспонироватьА Указывает, следует ли транспонировать `a`.

public static SparseMatrixMatMul.Options transposeB (логическое значение transposeB)

Параметры
транспонировать Б Указывает, следует ли транспонировать `b`.

public static SparseMatrixMatMul.Options transposeOutput (логическое значение transposeOutput)

Параметры
транспонироватьВывод Транспонирует произведение `a` и `b`.