Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.raw_ops.SparseTensorDenseMatMul

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

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.SparseTensorDenseMatMul

tf.raw_ops.SparseTensorDenseMatMul(
    a_indices, a_values, a_shape, b, adjoint_a=False, adjoint_b=False, name=None
)

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 лексикографически возрастающем порядке. Используйте SparseReorder, если вы не уверены. если adjoint_a == true: A должен быть отсортирован в порядке возрастания измерения 1 (т. е., в порядке "столбцы" вместо "строки").

Аргументы
a_indices A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. 2-мерный. Размер indices SparseTensor, размер [nnz, 2] матрицы.
a_values A Tensor. 1-мерный. Размер values SparseTensor, размер [nnz] вектора.
a_shape A Tensor типа int64. 1-мерный. Размер shape SparseTensor, размер [2] вектора.
b A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и a_values. 2-мерный. Плотна матрица.
adjoint_a Необязательный bool. По умолчанию False. Используйте сопряжённый оператор A в матричном произведении. Если A комплексная, это transpose(conj(A)). В противном случае — transpose(A).
adjoint_b Необязательный bool. По умолчанию False. Используйте сопряжённый оператор B в матричном произведении. Если B комплексная, это transpose(conj(B)). В противном случае — transpose(B).
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
A Tensor. Имеет тот же тип, что и a_values.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/SparseTensorDenseMatMul

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API