공개 최종 클래스 SparseMatMul
행렬 "a"와 행렬 "b"를 곱합니다.
입력은 2차원 행렬이어야 하며 "a"의 내부 차원은 "b"의 외부 차원과 일치해야 합니다. "a"와 "b"는 모두 `SparseTensor`가 아닌 `Tensor`여야 합니다. 이 연산은 "a" 또는 "b" 중 하나 이상이 희박한 경우(0 값의 비율이 높다는 점에서)에 최적화되어 있습니다. 한 플랫폼에서 조밀한 행렬 곱셈과 비교하여 이를 사용하는 경우의 손익분기점은 희소 행렬의 0 값이 30%였습니다.
이 연산의 그래디언트 계산은 해당 그래디언트가 Relu에서 나오는 경우에만 입력 그래디언트의 희소성을 활용합니다.
중첩 클래스
| 수업 | SparseMatMul.Options | SparseMatMul 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 정적 SparseMatMul.Options | aIsSparse (부울 aIsSparse) |
| 출력 < TFloat32 > | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| 정적 SparseMatMul.Options | bIsSparse (부울 bIsSparse) |
| 정적 SparseMatMul | |
| 출력 < TFloat32 > | 제품 () |
| 정적 SparseMatMul.Options | transposeA (부울 전치 A) |
| 정적 SparseMatMul.Options | transposeB (부울 전치 B) |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "SparseMatMul"
공개 방법
공개 출력 < TFloat32 > asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static SparseMatMul create ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TNumber > a, 피연산자 <? 확장 TNumber > b, 옵션... 옵션)
새로운 SparseMatMul 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- SparseMatMul의 새로운 인스턴스