Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: SparseTensorDenseMatMul
#include <sparse_ops.h> Pomnóż SparseTensor (o randze 2) „A” przez gęstą macierz „B”.
Streszczenie
Nie przeprowadza się sprawdzania ważności indeksów A. Jednakże w celu uzyskania optymalnego działania zalecany jest następujący format wejściowy:
if adjoint_a == false: A należy posortować w porządku leksykograficznym rosnącym. Jeśli nie jesteś pewien, użyj SparseReorder . if adjoint_a == true: A powinno być posortowane w kolejności rosnącego wymiaru 1 (tj. kolejność „główna kolumna” zamiast „głównego wiersza”).
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- a_indeksy: 2-D.
indices macierzy SparseTensor , size [nnz, 2] . - a_wartości: 1-D.
values wektora SparseTensor , size [nnz] . - a_kształt: 1-D.
shape SparseTensor , rozmiar [2] Vector. - b: 2-D. Gęsty matrix.
Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):
- adjoint_a: Użyj sprzężenia A przy mnożeniu macierzy. Jeśli A jest złożone, jest to transpozycja (conj(A)). W przeciwnym razie jest to transpozycja (A).
- adjoint_b: Użyj sprzężenia B przy mnożeniu macierzy. Jeśli B jest złożone, jest to transpozycja (conj(B)). W przeciwnym razie jest to transpozycja (B).
Zwroty:
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
Publiczne funkcje statyczne
ŁączoneA
Attrs AdjointA(
bool x
)
Łączone B
Attrs AdjointB(
bool x
)
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul\n========================================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\n[Multiply](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/multiply#classtensorflow_1_1ops_1_1_multiply) SparseTensor (of rank 2) \"A\" by dense matrix \"B\".\n\nSummary\n-------\n\nNo validity checking is performed on the indices of A. However, the following input format is recommended for optimal behavior:\n\nif adjoint_a == false: A should be sorted in lexicographically increasing order. Use [SparseReorder](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-reorder#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_reorder) if you're not sure. if adjoint_a == true: A should be sorted in order of increasing dimension 1 (i.e., \"column major\" order instead of \"row major\" order).\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- a_indices: 2-D. The `indices` of the `SparseTensor`, size `[nnz, 2]` Matrix.\n- a_values: 1-D. The `values` of the `SparseTensor`, size `[nnz]` Vector.\n- a_shape: 1-D. The `shape` of the `SparseTensor`, size `[2]` Vector.\n- b: 2-D. A dense Matrix.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-tensor-dense-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1_1_attrs)):\n\n- adjoint_a: Use the adjoint of A in the matrix multiply. If A is complex, this is transpose(conj(A)). Otherwise it's transpose(A).\n- adjoint_b: Use the adjoint of B in the matrix multiply. If B is complex, this is transpose(conj(B)). Otherwise it's transpose(B).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The product tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseTensorDenseMatMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1adf1f689b8b8d0d72c059efbea5fb9cac)`(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)` a_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a_values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a_shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` b)` ||\n| [SparseTensorDenseMatMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1a3643c83b6940a54319e70b0bc094f948)`(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)` a_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a_values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a_shape, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` b, const `[SparseTensorDenseMatMul::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-tensor-dense-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1a5213c7ac11f10109585773e8fe2cd041) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [product](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1a8895f99af9af5585d8bd937b817bb0ae) | `::`[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_sparse_tensor_dense_mat_mul_1a3c65317b9c1886136c7de4e03ec51641)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1ac394c138be85d3c36ae20b40f867d72c)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1a888b8f4b59aea6d4ff0bdeeba2ad5338)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [AdjointA](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1a972ac5b3a5538d477e96e8d1d857ccca)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-tensor-dense-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1_1_attrs) |\n| [AdjointB](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1ac3e772adcb84c991bdd702ba2f6f7b98)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-tensor-dense-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-tensor-dense-mat-mul/attrs) | Optional attribute setters for [SparseTensorDenseMatMul](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-tensor-dense-mat-mul#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### product\n\n```text\n::tensorflow::Output product\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseTensorDenseMatMul\n\n```gdscript\n SparseTensorDenseMatMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input a_indices,\n ::tensorflow::Input a_values,\n ::tensorflow::Input a_shape,\n ::tensorflow::Input b\n)\n``` \n\n### SparseTensorDenseMatMul\n\n```gdscript\n SparseTensorDenseMatMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input a_indices,\n ::tensorflow::Input a_values,\n ::tensorflow::Input a_shape,\n ::tensorflow::Input b,\n const SparseTensorDenseMatMul::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### AdjointA\n\n```text\nAttrs AdjointA(\n bool x\n)\n``` \n\n### AdjointB\n\n```text\nAttrs AdjointB(\n bool x\n)\n```"]]
