コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
テンソルフロー::作戦::バッチマットMulV2
#include <math_ops.h>
2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。
まとめ
Tensor
x
とy
のすべてのスライスを乗算し (各スライスはバッチの要素として表示できます)、個々の結果を同じバッチ サイズの単一の出力テンソルに配置します。個々のスライスはオプションで、乗算の前にadj_x
またはadj_y
フラグをTrue
(デフォルトではFalse
) に設定することにより、隣接させることができます (行列を隣接させるとは、行列を転置および共役することを意味します)。
入力テンソルx
およびy
、形状[..., r_x, c_x]
および[..., r_y, c_y]
を持つ 2 次元以上です。
出力テンソルは、形状[..., r_o, c_o]
の 2 次元以上です。ここで、:
r_o = c_x if adj_x else r_x
c_o = r_y if adj_y else c_y
次のように計算されます。
output[..., :, :] = matrix(x[..., :, :]) * matrix(y[..., :, :])
注: BatchMatMulV2
バッチ次元でのブロードキャストをサポートしています。ブロードキャストの詳細については、こちらをご覧ください。
引数:
- スコープ:スコープオブジェクト
- x: 形状
[..., r_x, c_x]
の 2 次元以上。 - y: 形状
[..., r_y, c_y]
の 2 次元以上。
オプションの属性 ( Attrs
を参照):
- adj_x:
True
の場合、 x
のスライスを隣接させます。デフォルトはFalse
です。 - adj_y:
True
の場合、 y
のスライスを隣接させます。デフォルトはFalse
です。
戻り値:
-
Output
: 形状[..., r_o, c_o]
の 3 次元以上
パブリック属性
公共機能
ノード
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
演算子::tensorflow::出力
operator::tensorflow::Output() const
パブリック静的関数
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 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```"]]