SparseMatMul

ম্যাট্রিক্স "a" কে ম্যাট্রিক্স "b" দ্বারা গুণ করুন।

ইনপুটগুলি অবশ্যই দ্বি-মাত্রিক ম্যাট্রিক্স হতে হবে এবং "a" এর অভ্যন্তরীণ মাত্রা অবশ্যই "b" এর বাইরের মাত্রার সাথে মিলতে হবে। "a" এবং "b" উভয়ই অবশ্যই `Tensor`s হতে হবে `SparseTensor`s নয়। এই অপটি সেই ক্ষেত্রে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে যেখানে "a" বা "b" এর মধ্যে অন্তত একটি বিক্ষিপ্ত, এই অর্থে যে তাদের শূন্য মানের একটি বড় অনুপাত রয়েছে। একটি প্ল্যাটফর্মে এই বনাম একটি ঘন ম্যাট্রিক্স গুন ব্যবহার করার জন্য ব্রেকইভেন স্পার্স ম্যাট্রিক্সে 30% শূন্য মান ছিল।

এই ক্রিয়াকলাপের গ্রেডিয়েন্ট গণনা শুধুমাত্র ইনপুট গ্রেডিয়েন্টে স্পারসিটির সুবিধা গ্রহণ করবে যখন সেই গ্রেডিয়েন্টটি একটি Relu থেকে আসে।