সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseMatMul
#include <math_ops.h>
ম্যাট্রিক্স "a" কে ম্যাট্রিক্স "b" দ্বারা গুণ করুন ।
সারাংশ
ইনপুটগুলি অবশ্যই দ্বি-মাত্রিক ম্যাট্রিক্স হতে হবে এবং "a" এর অভ্যন্তরীণ মাত্রা অবশ্যই "b" এর বাইরের মাত্রার সাথে মিলতে হবে। "a" এবং "b" উভয়ই Tensor
s হতে হবে SparseTensor
s নয়। এই অপটি সেই ক্ষেত্রে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে যেখানে "a" বা "b" এর মধ্যে অন্তত একটি বিক্ষিপ্ত, এই অর্থে যে তাদের শূন্য মানের একটি বড় অনুপাত রয়েছে। একটি প্ল্যাটফর্মে এই বনাম একটি ঘন ম্যাট্রিক্স গুন ব্যবহার করার জন্য ব্রেকইভেন স্পার্স ম্যাট্রিক্সে 30% শূন্য মান ছিল।
এই ক্রিয়াকলাপের গ্রেডিয়েন্ট গণনা শুধুমাত্র ইনপুট গ্রেডিয়েন্টে স্পারসিটির সুবিধা গ্রহণ করবে যখন সেই গ্রেডিয়েন্টটি একটি Relu থেকে আসে।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
AIsSparse
Attrs AIsSparse(
bool x
)
BIsSparse
Attrs BIsSparse(
bool x
)
ট্রান্সপোজএ
Attrs TransposeA(
bool x
)
ট্রান্সপোজ বি
Attrs TransposeB(
bool x
)
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseMatMul Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseMatMul\n=============================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\n[Multiply](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/multiply#classtensorflow_1_1ops_1_1_multiply) matrix \"a\" by matrix \"b\".\n\nSummary\n-------\n\nThe inputs must be two-dimensional matrices and the inner dimension of \"a\" must match the outer dimension of \"b\". Both \"a\" and \"b\" must be [Tensor](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor)s not `SparseTensor`s. This op is optimized for the case where at least one of \"a\" or \"b\" is sparse, in the sense that they have a large proportion of zero values. The breakeven for using this versus a dense matrix multiply on one platform was 30% zero values in the sparse matrix.\n\nThe gradient computation of this operation will only take advantage of sparsity in the input gradient when that gradient comes from a [Relu](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/relu#classtensorflow_1_1ops_1_1_relu).\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The product tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseMatMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1a44ec3b9c8a4a6c27ec1e5defa921a8c2)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` b)` ||\n| [SparseMatMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1a29e8ca18f70b1f18d2d5931606fa5108)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` b, const `[SparseMatMul::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1af4bedc3c3ba71553d0c1e30513898430) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [product](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1a9b708969f18250faa3e40edad285ae45) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1ae461c34d275e4d996e21af14b8870531)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1a7e6d0d764e73510a120ea967abaf9250)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1a3fee7729e51d2b640d654a25a84f0185)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [AIsSparse](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1acaa26e8e9d1e5854dcfef57dcb4efd5b)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1_1_attrs) |\n| [BIsSparse](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1aaf87a4805b8269233969a514bea852ef)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1_1_attrs) |\n| [TransposeA](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1a41b864162f17688227aa34ee4d8021b2)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1_1_attrs) |\n| [TransposeB](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1af58949ad4394aa0ba7869e65ba742487)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_mat_mul_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::SparseMatMul::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-mat-mul/attrs) | Optional attribute setters for [SparseMatMul](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-mat-mul#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_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### SparseMatMul\n\n```gdscript\n SparseMatMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input a,\n ::tensorflow::Input b\n)\n``` \n\n### SparseMatMul\n\n```gdscript\n SparseMatMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input a,\n ::tensorflow::Input b,\n const SparseMatMul::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### AIsSparse\n\n```text\nAttrs AIsSparse(\n bool x\n)\n``` \n\n### BIsSparse\n\n```text\nAttrs BIsSparse(\n bool x\n)\n``` \n\n### TransposeA\n\n```text\nAttrs TransposeA(\n bool x\n)\n``` \n\n### TransposeB\n\n```text\nAttrs TransposeB(\n bool x\n)\n```"]]