tensorflow::ops::MatMul
#include <math_ops.h>
Умножение матрицы "a" на матрицу "b".
Краткое описание
Вводные данные должны быть двумерными матрицами, и внутренняя размерность "a" (после транспонирования, если transpose_a равно true) должна совпадать с внешней размерностью "b" (после транспонирования, если transposed_b равно true).
Примечание: По умолчанию ядро реализации MatMul на GPU использует cublas.
Аргументы:
- scope: Объект Scope
Необязательные атрибуты (см. Attrs):
- transpose_a: Если true, "a" транспонируется перед умножением.
- transpose_b: Если true, "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) |
| Общедоступные атрибуты | |
|---|---|
operation | |
product | |
| Общедоступные функции | |
|---|---|
node() const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input() const | |
operator::tensorflow::Output() const | |
| Общедоступные статические функции | |
|---|---|
TransposeA(bool x) | |
TransposeB(bool x) | |
| Структуры | |
|---|---|
| tensorflow::ops::MatMul::Attrs | Необязательные установщики атрибутов для MatMul. |
Общедоступные атрибуты
operation
Operation operation
product
::tensorflow::Output product
Общедоступные 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
Общедоступные статические функции
TransposeA
Attrs TransposeA( bool x )
TransposeB
Attrs TransposeB( bool x )
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/mat-mul