テンソルフロー::作戦::スパースマットマル

#include <math_ops.h>

行列「a」と行列「b」を掛けます。

まとめ

入力は 2 次元行列である必要があり、「a」の内部次元は「b」の外部次元と一致する必要があります。 "a" と "b" は両方ともSparseTensorではなくTensorでなければなりません。この演算は、「a」または「b」の少なくとも 1 つがスパースである場合、つまりゼロ値の割合が大きいという意味で最適化されています。 1 つのプラットフォームでこれを使用した場合と密行列の乗算を使用した場合の損益分岐点は、疎行列の 30% がゼロ値でした。

この演算の勾配計算では、入力勾配がReluからのものである場合にのみ、入力勾配のスパース性を利用します。

引数:

戻り値:

コンストラクターとデストラクター

SparseMatMul (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input a, :: tensorflow::Input b)
SparseMatMul (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input a, :: tensorflow::Input b, const SparseMatMul::Attrs & attrs)

パブリック属性

operation
product

公共機能

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

パブリック静的関数

AIsSparse (bool x)
BIsSparse (bool x)
TransposeA (bool x)
TransposeB (bool x)

構造体

tensorflow:: ops:: SparseMatMul:: Attrs

SparseMatMulのオプションの属性セッター。

パブリック属性

手術

Operation operation

製品

::tensorflow::Output product

公共機能

スパースマットマル

 SparseMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a,
  ::tensorflow::Input b
)

スパースマットマル

 SparseMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a,
  ::tensorflow::Input b,
  const SparseMatMul::Attrs & attrs
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const

演算子::tensorflow::入力

 operator::tensorflow::Input() const

演算子::tensorflow::出力

 operator::tensorflow::Output() const

パブリック静的関数

AIスパース

Attrs AIsSparse(
  bool x
)

BIスパース

Attrs BIsSparse(
  bool x
)

トランスポーズA 

Attrs TransposeA(
  bool x
)

トランスポーズB 

Attrs TransposeB(
  bool x
)