tensorflow::ops::MatMul
#include <math_ops.h>
Умножить матрицу "a" на матрицу "b".
Сводка
Входные данные должны быть двумерными матрицами, а внутреннее измерение матрицы "a" (после транспонирования, если transpose_a имеет значение true) должно совпадать с внешним измерением матрицы "b" (после транспонирования, если transpose_b имеет значение true).
Примечание: Реализация ядра по умолчанию для MatMul на графических процессорах использует cublas.
Аргументы:
- scope: объект Scope
Необязательные атрибуты (см. Attrs):
- transpose_a: если значение true, матрица "a" транспонируется перед умножением.
- transpose_b: если значение true, матрица "b" транспонируется перед умножением.
Возвращает:
-
Output: тензор-произведение.
| Конструкторы и деструкторы | |
|---|---|
MatMul(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input a, ::tensorflow::Input b) | |
MatMul(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input a, ::tensorflow::Input b, const MatMul::Attrs & attrs) |
| Открытые атрибуты | |
|---|---|
operation | |
product | |
| Открытые функции | |
|---|---|
node() const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input() const | |
operator::tensorflow::Output() const | |
| Открытые статические функции | |
|---|---|
TransposeA(bool x) | |
TransposeB(bool x) | |
| Структуры | |
|---|---|
| tensorflow::ops::MatMul::Attrs | Методы установки необязательных атрибутов для MatMul. |
Открытые атрибуты
operation
Operation operation
product
::tensorflow::Output product
Открытые функции
MatMul
MatMul( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input a, ::tensorflow::Input b )
MatMul
MatMul( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input a, ::tensorflow::Input b, const MatMul::Attrs & attrs )
node
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
Открытые статические функции
TransposeA
Attrs TransposeA( bool x )
TransposeB
Attrs TransposeB( bool x )
© 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/cc/class/tensorflow/ops/mat-mul