두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
'텐서' 'x' 및 'y'의 모든 조각을 곱하고(각 조각은 배치의 요소로 볼 수 있음) 개별 결과를 동일한 배치 크기의 단일 출력 텐서로 정렬합니다. 기본적으로 'False'인 'adj_x' 또는 'adj_y' 플래그를 'True'로 설정하여 곱하기 전에 각 개별 슬라이스를 선택적으로 인접시킬 수 있습니다(행렬을 인접한다는 것은 행렬을 전치하고 공액시키는 것을 의미합니다).
입력 텐서 `x` 및 `y`는 `[..., r_x, c_x]` 및 `[..., r_y, c_y]` 형태의 2차원 이상입니다.
출력 텐서는 `[..., r_o, c_o]` 형태의 2차원 이상입니다. 여기서:
r_o = c_x if adj_x else r_x c_o = r_y if adj_y else c_y
다음과 같이 계산됩니다.
출력[..., :, :] = 행렬(x[..., :, :]) * 행렬(y[..., :, :])
참고 : `train.BatchMatMul`은 배치 차원의 브로드캐스팅을 지원합니다. 방송에 대한 자세한 내용은 [여기](http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html)에서 확인하세요.
중첩 클래스
| 수업 | BatchMatMul.Options | BatchMatMul 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 정적 BatchMatMul.Options | adjX (부울 adjX) |
| 정적 BatchMatMul.Options | adjY (부울 adjY) |
| 출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| static <T는 TType을 확장합니다. > BatchMatMul <T> | |
| 출력 <T> | 출력 () `[..., r_o, c_o]` 모양의 3D 이상 |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
공개 방법
공개 출력 <T> 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 BatchMatMul <T> create ( 범위 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <T> y, 옵션... 옵션)
새로운 BatchMatMul 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 엑스 | `[..., r_x, c_x]` 형태의 2D 이상. |
| 와이 | `[..., r_y, c_y]` 형태의 2D 이상. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- BatchMatMul의 새로운 인스턴스