テンソルフロー::作戦:: SparseTensorDenseMatMul

SparseTensor (ランク 2) "A" と密行列 "B"を乗算します。

まとめ

A のインデックスに対して有効性チェックは実行されません。ただし、動作を最適化するには、次の入力形式をお勧めします。

adjoint_a == false の場合: A は辞書順に昇順にソートされる必要があります。よくわからない場合は、 SparseReorder を使用してください。 adjoint_a == true の場合: A は次元 1 の昇順 (つまり、「行優先」の順序ではなく「列優先」の順序) でソートされる必要があります。

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• a_indices: 2 次元。 SparseTensorのindices 、サイズ[nnz, 2]行列。
• a_values: 1-D。 SparseTensorのvalues 、サイズ[nnz]ベクトル。
• a_shape: 1-D。 SparseTensorのshape 、サイズ[2] Vector。
• b: 2-D。緻密なマトリックス。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• adjoint_a: 行列乗算で A の随伴を使用します。 A が複素数の場合、これは transpose(conj(A)) になります。それ以外の場合は、transpose(A) です。
• adjoint_b: 行列乗算で B の随伴を使用します。 B が複素数の場合、これは transpose(conj(B)) になります。それ以外の場合は、transpose(B) です。

戻り値:

• Output : 積テンソル。

パブリック属性

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
)