SparseMatMul

classe finale publique SparseMatMul

Multipliez la matrice "a" par la matrice "b".

Les entrées doivent être des matrices bidimensionnelles et la dimension intérieure de « a » doit correspondre à la dimension extérieure de « b ». "a" et "b" doivent tous deux être des "Tensor" et non des "SparseTensor". Cette opération est optimisée pour le cas où au moins un des « a » ou « b » est clairsemé, dans le sens où ils ont une grande proportion de valeurs nulles. Le seuil de rentabilité pour l'utilisation de cette multiplication par rapport à une matrice dense sur une plate-forme était de 30 % de valeurs nulles dans la matrice clairsemée.

Le calcul du gradient de cette opération ne profitera de la parcimonie du gradient d'entrée que lorsque ce gradient provient d'un Relu.

Classes imbriquées

classe

SparseMatMul.Options

Attributs facultatifs pour SparseMatMul

Constantes

Chaîne

OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

SparseMatMul.Options statique	aIsSparse (aIsSparse booléen)
Sortie < TFloat32 >	comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur.
SparseMatMul.Options statique	bIsSparse (booléen bIsSparse)
SparseMatMul statique	créer ( Portée de la portée , Opérande <? étend TNumber > a, Opérande < ? étend TNumber > b, Options... options) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SparseMatMul.
Sortie < TFloat32 >	produit ()
SparseMatMul.Options statique	transposeA (transposeA booléenne)
SparseMatMul.Options statique	transposeB (transposeB booléenne)

Méthodes héritées

De la classe org.tensorflow.op.RawOp

booléen final	est égal (Obj objet)
entier final	Code de hachage ()
Opération	op () Renvoie cette unité de calcul sous la forme d'une seule Operation .
Chaîne finale	àChaîne ()

De la classe java.lang.Object

booléen	est égal à (Objet arg0)
Classe finale<?>	obtenirClasse ()
int	Code de hachage ()
vide final	notifier ()
vide final	notifierTous ()
Chaîne	àChaîne ()
vide final	attendre (long arg0, int arg1)
vide final	attendez (long arg0)
vide final	attendez ()

Depuis l'interface org.tensorflow.op.Op

résuméExécutionEnvironnement	env () Renvoie l'environnement d'exécution dans lequel cette opération a été créée.
opération abstraite	op () Renvoie cette unité de calcul sous la forme d'une seule Operation .

Depuis l'interface org.tensorflow.Operand

Sortie abstraite < TFloat32 >	comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur.
résumé TFloat32	asTensor () Renvoie le tenseur à cet opérande.
Forme abstraite	forme () Renvoie la forme (éventuellement partiellement connue) du tenseur auquel fait référence la Output de cet opérande.
Classe abstraite< TFloat32 >	taper () Renvoie le type de tenseur de cet opérande

Depuis l'interface org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrait entier	rang ()
Forme abstraite	forme ()
abstrait long	taille () Calcule et renvoie la taille totale de ce conteneur, en nombre de valeurs.

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "SparseMatMul"

Méthodes publiques

public statique SparseMatMul.Options aIsSparse (booléen aIsSparse)

Sortie publique < TFloat32 > asOutput ()

Renvoie le handle symbolique du tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

public statique SparseMatMul.Options bIsSparse (booléen bIsSparse)

public static SparseMatMul create ( Scope scope, Operand <? extends TNumber > a, Operand <? extends TNumber > b, Options... options)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SparseMatMul.

Paramètres

portée	portée actuelle
choix	porte des valeurs d'attributs facultatifs

Retour

• une nouvelle instance de SparseMatMul

Sortie publique < TFloat32 > produit ()

public statique SparseMatMul.Options transposeA (transposeA booléenne)

public statique SparseMatMul.Options transposeB (transposeB booléenne)