त्रिविकर्ण मैट्रिक्स के साथ उत्पाद की गणना करें।
दो मैट्रिक्स के उत्पाद की गणना करता है, जहां बायां मैट्रिक्स एक त्रिविकर्ण मैट्रिक्स है।
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थैतिक <टी> ट्राइडायगोनलमैटमुल <टी> | |
आउटपुट <T> | आउटपुट () आकार का टेंसर `[..., M, N]` जिसमें उत्पाद शामिल है। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक ट्राइडायगोनलमैटमुल <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> सुपरडायग, ऑपरेंड <टी> मेनडायग, ऑपरेंड <टी> सबडायग, ऑपरेंड <टी> आरएचएस)
एक नया ट्राइडायगोनलमैटमुल ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
सुपरडायग | आकार का टेंसर `[..., 1, एम]`, गुणन के बाईं ओर त्रि-विकर्ण आव्यूहों के सुपरविकर्णों का प्रतिनिधित्व करता है। अंतिम तत्व को नजरअंदाज कर दिया गया है. |
मेनडायग | आकार का टेंसर `[..., 1, एम]`, गुणन के बाईं ओर त्रि-विकर्ण मैट्रिक्स के मुख्य विकर्णों का प्रतिनिधित्व करता है। |
उपडायग | आकार का टेंसर `[..., 1, एम]`, गुणन के बाईं ओर त्रि-विकर्ण मैट्रिक्स के उपविकर्णों का प्रतिनिधित्व करता है। पहले तत्व को नजरअंदाज कर दिया गया है. |
आरएचएस | आकार का टेंसर `[..., M, N]`, गुणन के दाईं ओर MxN मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करता है। |
रिटर्न
- ट्राइडिएगोनलमैटमुल का एक नया उदाहरण