tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul

#include <sparse_ops.h>

Умножение разреженного тензора (ранга 2) "A" на плотную матрицу "B".

Краткое описание

Проверка корректности индексов A не выполняется. Однако для оптимальной работы рекомендуется использовать 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 в порядке возрастания 1-го измерения (т.е. в порядке "столбцы сверху вниз", а не "строки слева направо").

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• a_indices: 2-мерный. Индексы разреженного тензора, размер матрицы [nnz, 2].
• a_values: 1-мерный. Значения разреженного тензора, размер вектора [nnz].
• a_shape: 1-мерный. Форма разреженного тензора, размер вектора [2].
• b: 2-мерный. Плотную матрицу.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• adjoint_a: Использовать сопряжённую транспонированную матрицу A в матричном умножении. Если A комплексная, это transpose(conj(A)). В противном случае это transpose(A).
• adjoint_b: Использовать сопряжённую транспонированную матрицу B в матричном умножении. Если B комплексная, это transpose(conj(B)). В противном случае это transpose(B).

Возвращает:

• Output: Результирующий тензор произведения.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output product

Общедоступные 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 

Общедоступные статические функции

Attrs AdjointA(
  bool x
)

Attrs AdjointB(
  bool x
)