टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: SparseMatMul
#include <math_ops.h>मैट्रिक्स "ए" को मैट्रिक्स "बी" से गुणा करें ।
सारांश
इनपुट द्वि-आयामी मैट्रिक्स होने चाहिए और "ए" का आंतरिक आयाम "बी" के बाहरी आयाम से मेल खाना चाहिए। "a" और "b" दोनों Tensor s होने चाहिए न कि SparseTensor s। यह ऑप उस मामले के लिए अनुकूलित है जहां "ए" या "बी" में से कम से कम एक विरल है, इस अर्थ में कि उनके पास शून्य मानों का एक बड़ा अनुपात है। एक प्लेटफ़ॉर्म पर सघन मैट्रिक्स गुणा के मुकाबले इसका उपयोग करने के लिए ब्रेकईवन विरल मैट्रिक्स में 30% शून्य मान था।
इस ऑपरेशन की ग्रेडिएंट गणना केवल इनपुट ग्रेडिएंट में विरलता का लाभ उठाएगी जब वह ग्रेडिएंट Relu से आता है।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
रिटर्न:
-
Output: उत्पाद टेंसर।
निर्माता और विध्वंसक | |
|---|---|
SparseMatMul (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input a, :: tensorflow::Input b) | |
SparseMatMul (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input a, :: tensorflow::Input b, const SparseMatMul::Attrs & attrs) |
सार्वजनिक समारोह | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य | |
|---|---|
AIsSparse (bool x) | |
BIsSparse (bool x) | |
TransposeA (bool x) | |
TransposeB (bool x) | |
संरचनाएँ | |
|---|---|
| टेंसरफ्लो:: ऑप्स:: SparseMatMul:: Attrs | SparseMatMul के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर। |
सार्वजनिक गुण
संचालन
Operation operation
उत्पाद
::tensorflow::Output product
सार्वजनिक समारोह
SparseMatMul
SparseMatMul(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input a,
::tensorflow::Input b
)
SparseMatMul
SparseMatMul(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input a,
::tensorflow::Input b,
const SparseMatMul::Attrs & attrs
)
नोड
::tensorflow::Node * node() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट
operator::tensorflow::Input() const