tensorflow::ops::MatMul

#include <math_ops.h>

Умножение матрицы "a" на матрицу "b".

Краткое описание

На вход должны подаваться двумерные матрицы, а внутренняя размерность матрицы "a" (после транспонирования, если transpose_a истинно) должна соответствовать внешней размерности матрицы "b" (после транспонирования, если transposed_b истинно).

Примечание: По умолчанию реализация ядра MatMul на GPU использует cublas.

Аргументы:

scope: Объект Scope

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

transpose_a: Если истинно, "a" транспонируется перед умножением.
transpose_b: Если истинно, "b" транспонируется перед умножением.

Возвращает:

Output: Тензор произведения.

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)`

Публичные атрибуты
`operation`	`Operation`
`product`	`::tensorflow::Output`

Публичные функции
`node() const`	`::tensorflow::Node *`
`operator::tensorflow::Input() const`
`operator::tensorflow::Output() const`

Публичные статические функции
`TransposeA(bool x)`	`Attrs`
`TransposeB(bool x)`	`Attrs`

Структуры
tensorflow::ops::MatMul::Attrs	Необязательные атрибуты для MatMul.

Публичные атрибуты

operation

Operation operation

product

::tensorflow::Output product

Публичные 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
)

узел

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Входной

operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Выходной

operator::tensorflow::Output() const

Публичные статические функции

ТранспонироватьA

Attrs TransposeA(
  bool x
)

ТранспонироватьB

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