tf.raw_ops.SparseTensorDenseMatMul
Умножение разреженного тензора (ранга 2) "A" на плотную матрицу "B".
tf.raw_ops.SparseTensorDenseMatMul(
a_indices,
a_values,
a_shape,
b,
adjoint_a=False,
adjoint_b=False,
name=None
)
Проверка корректности индексов A не выполняется. Однако для оптимальной работы рекомендуется следующий формат входных данных:
если adjoint_a == false: A должен быть отсортирован в лексикографически возрастающем порядке. Используйте SparseReorder, если вы не уверены. если adjoint_a == true: A должен быть отсортирован в порядке возрастания измерения 1 (т. е. в порядке «столбцового» упорядочения вместо «строчного»).
| Аргументы | |
|---|---|
a_indices | A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. 2-мерный. Размеры indices разреженного SparseTensor, размер [nnz, 2] матрицы. |
a_values | A Tensor. 1-мерный. Размеры values разреженного SparseTensor, размер [nnz] вектора. |
a_shape | A Tensor типа int64. 1-мерный. Размеры shape разреженного SparseTensor, размер [2] вектора. |
b | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и a_values. 2-мерный. Плотна матрица. |
adjoint_a | Необязательный bool. По умолчанию False. Использовать сопряжённую транспонированную матрицу A в умножении матриц. Если A комплексная, то это transpose(conj(A)). В противном случае — transpose(A). |
adjoint_b | Необязательный bool. По умолчанию False. Использовать сопряжённую транспонированную матрицу B в умножении матриц. Если B комплексная, то это transpose(conj(B)). В противном случае — transpose(B). |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
A Tensor. Имеет тот же тип, что и a_values. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/SparseTensorDenseMatMul