คูณเมทริกซ์ "a" ด้วยเมทริกซ์ "b"
อินพุตต้องเป็นเมทริกซ์สองมิติ และมิติภายในของ "a" จะต้องตรงกับมิติภายนอกของ "b" ทั้ง "a" และ "b" ต้องเป็น `Tensor` ไม่ใช่ `SparseTensor`s op นี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับกรณีที่ "a" หรือ "b" อย่างน้อยหนึ่งตัวมีกระจัดกระจาย ในแง่ที่ว่าพวกมันมีค่าเป็นศูนย์ในสัดส่วนที่สูง จุดคุ้มทุนสำหรับการใช้สิ่งนี้เทียบกับการคูณเมทริกซ์หนาแน่นบนแพลตฟอร์มเดียวคือ 30% ค่าศูนย์ในเมทริกซ์แบบกระจาย
การคำนวณการไล่ระดับสีของการดำเนินการนี้จะใช้ประโยชน์จากความกระจัดกระจายในการไล่ระดับสีอินพุตเท่านั้น เมื่อการไล่ระดับสีนั้นมาจาก Relu
คลาสที่ซ้อนกัน
| ระดับ | SparseMatMul.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ SparseMatMul | |
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| SparseMatMul.Options แบบคงที่ | aIsSparse (บูลีน aIsSparse) |
| เอาท์พุต < TFloat32 > | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
| SparseMatMul.Options แบบคงที่ | bIsSparse (บูลีน bIsSparse) |
| SparseMatMul แบบคงที่ | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวถูกดำเนินการ <? ขยาย TNumber > a, ตัวถูกดำเนินการ <? ขยาย TNumber > b, ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseMatMul ใหม่ |
| เอาท์พุต < TFloat32 > | ผลิตภัณฑ์ () |
| SparseMatMul.Options แบบคงที่ | transposeA (บูลีนทรานสโพสเอ) |
| SparseMatMul.Options แบบคงที่ | transposeB (ทรานสโพสบูลีน B) |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุท สาธารณะ < TFloat32 > asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สร้าง SparseMatMul แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > a, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > b ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseMatMul ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- ตัวอย่างใหม่ของ SparseMatMul