flux tensoriel : : opérations : : SparseTensorDenseMatMul

Multipliez SparseTensor (de rang 2) "A" par la matrice dense "B".

Résumé

Aucune vérification de validité n'est effectuée sur les indices de A. Cependant, le format de saisie suivant est recommandé pour un comportement optimal :

si adjoint_a == false : A doit être trié par ordre lexicographique croissant. Utilisez SparseReorder si vous n'êtes pas sûr. si adjoint_a == true : A doit être trié par ordre de dimension croissante 1 (c'est-à-dire, ordre "colonne majeure" au lieu de "ligne majeure").

Arguments :

• scope : un objet Scope
• a_indices : 2-D. Les indices du SparseTensor , taille [nnz, 2] Matrix.
• a_values : 1-D. Les values du SparseTensor , taille [nnz] Vector.
• a_shape : 1-D. La shape du SparseTensor , taille [2] Vector.
• b : 2-D. Une matrice dense.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• adjoint_a : utilisez l'adjoint de A dans la multiplication matricielle. Si A est complexe, c'est transpose(conj(A)). Sinon, c'est transposer (A).
• adjoint_b : Utiliser l'adjoint de B dans la multiplication matricielle. Si B est complexe, c'est transpose(conj(B)). Sinon, c'est transposer (B).

Retours :

• Output : Le tenseur du produit.

Attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output product

 SparseTensorDenseMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a_indices,
  ::tensorflow::Input a_values,
  ::tensorflow::Input a_shape,
  ::tensorflow::Input b
)

 SparseTensorDenseMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a_indices,
  ::tensorflow::Input a_values,
  ::tensorflow::Input a_shape,
  ::tensorflow::Input b,
  const SparseTensorDenseMatMul::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs AdjointA(
  bool x
)

Attrs AdjointB(
  bool x
)