tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul

#include <sparse_ops.h>

Умножает разреженный тензор (ранга 2) «A» на плотную матрицу «B».

Краткое описание

Проверка корректности индексов A не выполняется. Однако для оптимальной работы рекомендуется следующий формат входных данных:

если adjoint_a == false: A должен быть отсортирован в лексикографическом порядке по возрастанию. Используйте SparseReorder, если не уверены. если adjoint_a == true: A должен быть отсортирован по возрастанию измерения 1 (то есть в порядке «по столбцам», а не «по строкам»).

Аргументы:

• scope: объект Scope
• a_indices: двумерный. indices SparseTensor, размер [nnz, 2]. Матрица.
• a_values: одномерный. values SparseTensor, размер [nnz]. Вектор.
• a_shape: одномерный. shape SparseTensor, размер [2]. Вектор.
• b: двумерная плотная матрица.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• adjoint_a: использовать сопряжённую матрицу A при умножении матриц. Если A — комплексная, это transpose(conj(A)). В противном случае — transpose(A).
• adjoint_b: использовать сопряжённую матрицу B при умножении матриц. Если B — комплексная, это transpose(conj(B)). В противном случае — transpose(B).

Возвращает:

• Output: тензор-произведение.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output product

Публичные функции

 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 

Публичные статические функции

Attrs AdjointA(
  bool x
)

Attrs AdjointB(
  bool x
)