SparseMatrixSparseMatMul

lớp cuối cùng công khai SparseMatrixSparseMatMul

Ma trận thưa-nhân hai ma trận CSR `a` và `b`.

Thực hiện phép nhân ma trận của ma trận thưa `a` với ma trận thưa `b`; trả về một ma trận thưa `a * b`, trừ khi `a` hoặc `b` được hoán vị hoặc nối.

Mỗi ma trận có thể được hoán vị hoặc liền kề (liên hợp và hoán vị) theo các tham số Boolean `transpose_a`, `adjoint_a`, `transpose_b` và `adjoint_b`. Nhiều nhất một trong số `transpose_a` hoặc `adjoint_a` có thể đúng. Tương tự, nhiều nhất một trong số `transpose_b` hoặc `adjoint_b` có thể đúng.

Các đầu vào phải có hình dạng tương thích. Tức là kích thước bên trong của `a` phải bằng kích thước bên ngoài của `b`. Yêu cầu này được điều chỉnh tùy theo việc `a` hoặc `b` được hoán vị hay nối liền.

Tham số `type` biểu thị loại phần tử ma trận. Cả `a` và `b` đều phải có cùng loại. Các loại được hỗ trợ là: `float32`, `float64`, `complex64` và `complex128`.

Cả `a` và `b` đều phải có cùng thứ hạng. Phát sóng không được hỗ trợ. Nếu chúng có thứ hạng 3 thì mỗi lô 2D CSRSparseMatrices trong `a` và `b` phải có cùng hình dạng dày đặc.

Sản phẩm ma trận thưa thớt có thể có các số 0 (phi cấu trúc). TODO(anudhyan): Cân nhắc thêm thuộc tính boolean để kiểm soát xem có cắt bớt số 0 hay không.

Ví dụ sử dụng:

from tensorflow.python.ops.linalg.sparse import sparse_csr_matrix_ops
 
     a_indices = np.array([[0, 0], [2, 3], [2, 4], [3, 0]])
     a_values = np.array([1.0, 5.0, -1.0, -2.0], np.float32)
     a_dense_shape = [4, 5]
 
     b_indices = np.array([[0, 0], [3, 0], [3, 1]])
     b_values = np.array([2.0, 7.0, 8.0], np.float32)
     b_dense_shape = [5, 3]
 
     with tf.Session() as sess:
       # Define (COO format) Sparse Tensors over Numpy arrays
       a_st = tf.sparse.SparseTensor(a_indices, a_values, a_dense_shape)
       b_st = tf.sparse.SparseTensor(b_indices, b_values, b_dense_shape)
 
       # Convert SparseTensors to CSR SparseMatrix
       a_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_tensor_to_csr_sparse_matrix(
           a_st.indices, a_st.values, a_st.dense_shape)
       b_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_tensor_to_csr_sparse_matrix(
           b_st.indices, b_st.values, b_st.dense_shape)
 
       # Compute the CSR SparseMatrix matrix multiplication
       c_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_matrix_sparse_mat_mul(
           a=a_sm, b=b_sm, type=tf.float32)
 
       # Convert the CSR SparseMatrix product to a dense Tensor
       c_sm_dense = sparse_csr_matrix_ops.csr_sparse_matrix_to_dense(
           c_sm, tf.float32)
       # Evaluate the dense Tensor value
       c_sm_dense_value = sess.run(c_sm_dense)
 
`c_sm_dense_value` lưu trữ tích ma trận dày đặc:
[[  2.   0.   0.]
      [  0.   0.   0.]
      [ 35.  40.   0.]
      [ -4.   0.   0.]]
 
a: Một `CSRSparseMatrix`. b: Một `CSRSparseMatrix` có cùng loại và xếp hạng như `a`. loại: Loại của cả `a` và `b`. transpose_a: Nếu đúng, `a` được chuyển đổi trước khi nhân. transpose_b: Nếu đúng, `b` được chuyển đổi trước khi nhân. adjoint_a: Nếu đúng, `a` liền kề trước phép nhân. adjoint_b: Nếu đúng, `b` liền kề trước khi nhân.

Các lớp lồng nhau

lớp học SparseMatrixSparseMatMul.Options Các thuộc tính tùy chọn cho SparseMatrixSparseMatMul

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công khai

tĩnh SparseMatrixSparseMatMul.Options
adjointA (Boolean adjointA)
tĩnh SparseMatrixSparseMatMul.Options
adjointB (Boolean adjointB)
Đầu ra <TType>
asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu ra <?>
c ()
CSRSparseMatrix.
tĩnh <T mở rộng TType > SparseMatrixSparseMatMul
tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> a, Toán hạng <?> b, Loại <T>, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SparseMatrixSparseMatMul mới.
tĩnh SparseMatrixSparseMatMul.Options
chuyển vịA (chuyển đổi BooleanA)
tĩnh SparseMatrixSparseMatMul.Options
transposeB (chuyển đổi BooleanB)

Phương pháp kế thừa

Hằng số

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "SparseMatrixSparseMatMul"

Phương pháp công khai

public static SparseMatrixSparseMatMul.Options adjointA (Boolean adjointA)

Thông số
phụ thuộcA Cho biết liệu `a` có nên được hoán vị liên hợp hay không.

public static SparseMatrixSparseMatMul.Options adjointB (Boolean adjointB)

Thông số
phần phụB Cho biết liệu `b` có nên được hoán vị liên hợp hay không.

Đầu ra công khai < TType > asOutput ()

Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

Đầu ra công khai <?> c ()

CSRSparseMatrix.

public static SparseMatrixSparseMatMul tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> a, Toán hạng <?> b, Loại <T>, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SparseMatrixSparseMatMul mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
Một CSRSparseMatrix.
b CSRSparseMatrix.
tùy chọn mang các giá trị thuộc tính tùy chọn
Trả lại
  • một phiên bản mới của SparseMatrixSparseMatMul

public static SparseMatrixSparseMatMul.Options transposeA (Boolean transposeA)

Thông số
chuyển vịA Cho biết liệu `a` có nên được chuyển đổi hay không.

public static SparseMatrixSparseMatMul.Options transposeB (Boolean transposeB)

Thông số
chuyển vịB Cho biết liệu `b` có nên được chuyển đổi hay không.