BatchMatMulV3

공개 최종 클래스 BatchMatMulV3

두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.

'텐서' 'x' 및 'y'의 모든 조각을 곱하고(각 조각은 배치의 요소로 볼 수 있음) 개별 결과를 동일한 배치 크기의 단일 출력 텐서로 정렬합니다. 기본적으로 'False'인 'adj_x' 또는 'adj_y' 플래그를 'True'로 설정하여 곱하기 전에 각 개별 슬라이스를 선택적으로 인접시킬 수 있습니다(행렬을 인접한다는 것은 행렬을 전치하고 공액시키는 것을 의미합니다).

입력 텐서 `x` 및 `y`는 `[..., r_x, c_x]` 및 `[..., r_y, c_y]` 형태의 2차원 이상입니다.

출력 텐서는 `[..., r_o, c_o]` 형태의 2차원 이상입니다. 여기서:

r_o = c_x if adj_x else r_x c_o = r_y if adj_y else c_y

다음과 같이 계산됩니다.

출력[..., :, :] = 행렬(x[..., :, :]) * 행렬(y[..., :, :])

참고 : 'BatchMatMulV3'은 배치 차원의 브로드캐스팅을 지원합니다. 방송에 대한 자세한 내용은 [여기](http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html)에서 확인하세요.

중첩 클래스

수업 BatchMatMulV3.옵션 BatchMatMulV3 의 선택적 속성

공개 방법

정적 BatchMatMulV3.Options
adjX (부울 adjX)
정적 BatchMatMulV3.Options
adjY (부울 adjY)
출력 <V>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 <V, T, U> BatchMatMulV3 <V>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <U> y, 클래스<V> Tout, 옵션... 옵션)
새로운 BatchMatMulV3 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 BatchMatMulV3.Options
gradX (부울 gradX)
정적 BatchMatMulV3.Options
gradY (부울 gradY)
출력 <V>
출력 ()
`[..., r_o, c_o]` 모양의 3D 이상

상속된 메서드

공개 방법

공개 정적 BatchMatMulV3.Options adjX (부울 adjX)

매개변수
조정X 'True'인 경우 'x' 조각을 인접시킵니다. 기본값은 '거짓'입니다.

공개 정적 BatchMatMulV3.Options adjY (부울 adjY)

매개변수
조정하다 'True'인 경우 'y' 조각을 인접시킵니다. 기본값은 '거짓'입니다.

공개 출력 <V> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

공개 정적 BatchMatMulV3 <V> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <U> y, 클래스<V> Tout, 옵션... 옵션)

새로운 BatchMatMulV3 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
엑스 `[..., r_x, c_x]` 형태의 2D 이상.
와이 `[..., r_y, c_y]` 형태의 2D 이상.
암표 장수 지정하지 않으면 Tout은 입력 유형과 동일한 유형입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • BatchMatMulV3의 새로운 인스턴스

공개 정적 BatchMatMulV3.Options gradX (부울 gradX)

공개 정적 BatchMatMulV3.Options gradY (부울 gradY)

공개 출력 <V> 출력 ()

`[..., r_o, c_o]` 모양의 3D 이상