मैट्रिक्स "ए" को मैट्रिक्स "बी" से गुणा करें।
इनपुट द्वि-आयामी मैट्रिक्स होने चाहिए और "ए" का आंतरिक आयाम "बी" के बाहरी आयाम से मेल खाना चाहिए। "ए" और "बी" दोनों को "टेन्सर" होना चाहिए न कि "स्पार्सटेन्सर"। यह ऑप उस मामले के लिए अनुकूलित है जहां "ए" या "बी" में से कम से कम एक विरल है, इस अर्थ में कि उनके पास शून्य मानों का एक बड़ा अनुपात है। एक प्लेटफ़ॉर्म पर सघन मैट्रिक्स गुणा के मुकाबले इसका उपयोग करने के लिए ब्रेकईवन विरल मैट्रिक्स में 30% शून्य मान था।
इस ऑपरेशन की ग्रेडिएंट गणना केवल इनपुट ग्रेडिएंट में विरलता का लाभ उठाएगी जब वह ग्रेडिएंट रेलू से आता है।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | SparseMatMul.विकल्प | SparseMatMul के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर SparseMatMul.विकल्प | aIsSparse (बूलियन aIsSparse) |
| आउटपुट < TFloat32 > | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर SparseMatMul.विकल्प | bIsSparse (बूलियन bIsSparse) |
| स्थिर SparseMatMul | |
| आउटपुट < TFloat32 > | उत्पाद () |
| स्थिर SparseMatMul.विकल्प | ट्रांसपोज़ए (बूलियन ट्रांसपोज़ए) |
| स्थिर SparseMatMul.विकल्प | ट्रांसपोज़बी (बूलियन ट्रांसपोज़बी) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक SparseMatMul बनाएँ ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? विस्तारित TNumber > a, ऑपरेंड <? विस्तारित TNumber > b, विकल्प... विकल्प)
एक नए SparseMatMul ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- SparseMatMul का एक नया उदाहरण