przepływ tensorowy:: ops:: SparseMatMul

Pomnóż macierz „a” przez macierz „b”.

Streszczenie

Dane wejściowe muszą być macierzami dwuwymiarowymi, a wewnętrzny wymiar „a” musi odpowiadać zewnętrznemu wymiarowi „b”. Zarówno „a”, jak i „b” muszą być Tensor , a nie SparseTensor . Ta operacja jest zoptymalizowana pod kątem przypadku, gdy co najmniej jedno z „a” lub „b” jest rzadkie, w tym sensie, że mają one dużą część wartości zerowych. Próg rentowności przy zastosowaniu tego w porównaniu z mnożeniem gęstej macierzy na jednej platformie wynosił 30% wartości zerowych w macierzy rzadkiej.

Obliczenie gradientu tej operacji będzie uwzględniać rzadkość gradientu wejściowego tylko wtedy, gdy gradient ten pochodzi z Relu .

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope

Zwroty:

• Output : Tensor iloczynu.

Atrybuty publiczne

Operation operation

::tensorflow::Output product

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs AIsSparse(
  bool x
)

Attrs BIsSparse(
  bool x
)

Attrs TransposeA(
  bool x
)

Attrs TransposeB(
  bool x
)