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flux tensoriel : : opérations : : BatchMatMulV2
#include <math_ops.h>
Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots.
Résumé
Multiplie toutes les tranches du Tensor
x
et y
(chaque tranche peut être considérée comme un élément d'un lot) et organise les résultats individuels dans un seul tenseur de sortie de la même taille de lot. Chacune des tranches individuelles peut éventuellement être adjointe (pour adjoint une matrice signifie la transposer et la conjuguer) avant la multiplication en définissant l'indicateur adj_x
ou adj_y
sur True
, qui sont par défaut False
.
Les tenseurs d'entrée x
et y
sont 2D ou supérieurs avec la forme [..., r_x, c_x]
et [..., r_y, c_y]
.
Le tenseur de sortie est 2D ou supérieur avec la forme [..., r_o, c_o]
, où :
r_o = c_x if adj_x else r_x
c_o = r_y if adj_y else c_y
Il est calculé comme suit :
output[..., :, :] = matrix(x[..., :, :]) * matrix(y[..., :, :])
REMARQUE : BatchMatMulV2
prend en charge la diffusion dans les dimensions du lot. En savoir plus sur la diffusion ici .
Arguments :
- scope : un objet Scope
- x : 2D ou supérieur avec la forme
[..., r_x, c_x]
. - y : 2D ou supérieur avec la forme
[..., r_y, c_y]
.
Attributs facultatifs (voir Attrs
) :
- adj_x : Si
True
, adjoint les tranches de x
. La valeur par défaut est False
. - adj_y : Si
True
, adjoint les tranches de y
. La valeur par défaut est False
.
Retours :
-
Output
: 3D ou supérieure avec forme [..., r_o, c_o]
Fonctions statiques publiques |
---|
AdjX (bool x) | |
AdjY (bool x) | |
Attributs publics
Fonctions publiques
nœud
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
opérateur :: tensorflow :: Sortie
operator::tensorflow::Output() const
Fonctions statiques publiques
AdjY
Attrs AdjY(
bool x
)
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Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::BatchMatMulV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::BatchMatMulV2\n==============================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nMultiplies slices of two tensors in batches.\n\nSummary\n-------\n\nMultiplies all slices of [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor)`x` and `y` (each slice can be viewed as an element of a batch), and arranges the individual results in a single output tensor of the same batch size. Each of the individual slices can optionally be adjointed (to adjoint a matrix means to transpose and conjugate it) before multiplication by setting the `adj_x` or `adj_y` flag to `True`, which are by default `False`.\n\nThe input tensors `x` and `y` are 2-D or higher with shape `[..., r_x, c_x]` and `[..., r_y, c_y]`.\n\nThe output tensor is 2-D or higher with shape `[..., r_o, c_o]`, where: \n\n```scdoc\nr_o = c_x if adj_x else r_x\nc_o = r_y if adj_y else c_y\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIt is computed as: \n\n```scdoc\noutput[..., :, :] = matrix(x[..., :, :]) * matrix(y[..., :, :])\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*NOTE* : [BatchMatMulV2](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/batch-mat-mul-v2#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2) supports broadcasting in the batch dimensions. More about broadcasting [here](http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html).\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- x: 2-D or higher with shape `[..., r_x, c_x]`.\n- y: 2-D or higher with shape `[..., r_y, c_y]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/batch-mat-mul-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1_1_attrs)):\n\n- adj_x: If `True`, adjoint the slices of `x`. Defaults to `False`.\n- adj_y: If `True`, adjoint the slices of `y`. Defaults to `False`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): 3-D or higher with shape `[..., r_o, c_o]`\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [BatchMatMulV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1a72c2f4ad83e7c11063fadaf661ec6d54)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` y)` ||\n| [BatchMatMulV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1a6990e4599f21b54bb5f18572d215fcb1)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` y, const `[BatchMatMulV2::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/batch-mat-mul-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1a6b83c78f1764f9f38262039680f75f48) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1ac477c6e218d7285987ba896599db161e) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1a11c6e4f79b4fbd6ce36ecbc3c84c1e6e)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1af48144aa8d3a20f660281a87abccb7b8)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1a807920b129cb268198f13fa48d55d9b7)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [AdjX](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1a8f28eaff740f7852929cd5e69f82196d)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/batch-mat-mul-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1_1_attrs) |\n| [AdjY](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1a76e0c3ea406e4d375518505611ff3358)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/batch-mat-mul-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::BatchMatMulV2::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/batch-mat-mul-v2/attrs) | Optional attribute setters for [BatchMatMulV2](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/batch-mat-mul-v2#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_v2). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### BatchMatMulV2\n\n```gdscript\n BatchMatMulV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input y\n)\n``` \n\n### BatchMatMulV2\n\n```gdscript\n BatchMatMulV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input y,\n const BatchMatMulV2::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### AdjX\n\n```text\nAttrs AdjX(\n bool x\n)\n``` \n\n### AdjY\n\n```text\nAttrs AdjY(\n bool x\n)\n```"]]