Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: SparseTensorDenseMatMul:: Öznitelikler
#include <sparse_ops.h> SparseTensorDenseMatMul için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcılar.
Özet
Kamu işlevleri |
|---|
AdjointA (bool x) | Matris çarpımında A'nın ekini kullanın. |
AdjointB (bool x) | Matris çarpımında B'nin ekini kullanın. |
Genel özellikler
ek_a_
bool tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs::adjoint_a_ = false
ek_b_
bool tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs::adjoint_b_ = false
Kamu işlevleri
EkA
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs::AdjointA(
bool x
)
Matris çarpımında A'nın ekini kullanın.
Eğer A karmaşıksa, bu devrik(bağlaç(A))'dır. Aksi halde devrik(A) olur.
Varsayılanlar yanlıştır
Ek B
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs::AdjointB(
bool x
)
Matris çarpımında B'nin ekini kullanın.
Eğer B karmaşıksa, bu devrik(bağlaç(B))'dir. Aksi halde devrik(B) olur.
Varsayılanlar yanlıştır
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs\n===============================================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [SparseTensorDenseMatMul](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-tensor-dense-mat-mul#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------|\n| [adjoint_a_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1_1_attrs_1aba2e77bbaf2a86ba93f57ec7bc468e46)` = false` | `bool` |\n| [adjoint_b_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1_1_attrs_1a9f87c8fcf81d584c6c4a76f3967a1a72)` = false` | `bool` |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [AdjointA](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1_1_attrs_1a17b67c139195583cd837dd085a1fb0c1)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.0/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) Use the adjoint of A in the matrix multiply. |\n| [AdjointB](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_tensor_dense_mat_mul_1_1_attrs_1a6bb6e41a87b69ca9ff57673c31f6034a)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.0/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) Use the adjoint of B in the matrix multiply. |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### adjoint_a_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs::adjoint_a_ = false\n``` \n\n### adjoint_b_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs::adjoint_b_ = false\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### AdjointA\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs::AdjointA(\n bool x\n)\n``` \nUse the adjoint of A in the matrix multiply.\n\nIf A is complex, this is transpose(conj(A)). Otherwise it's transpose(A).\n\nDefaults to false \n\n### AdjointB\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul::Attrs::AdjointB(\n bool x\n)\n``` \nUse the adjoint of B in the matrix multiply.\n\nIf B is complex, this is transpose(conj(B)). Otherwise it's transpose(B).\n\nDefaults to false"]]
