Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: hàng loạtMatMul
#include <math_ops.h>
Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt.
Bản tóm tắt
Nhân tất cả các lát của Tensor
x
và y
(mỗi lát có thể được xem như một phần tử của một lô) và sắp xếp các kết quả riêng lẻ trong một tensor đầu ra duy nhất có cùng kích thước lô. Mỗi lát riêng lẻ có thể được ghép tùy ý (nối một ma trận có nghĩa là hoán vị và liên hợp nó) trước khi nhân bằng cách đặt cờ adj_x
hoặc adj_y
thành True
, theo mặc định là False
.
Các tensor đầu vào x
và y
là 2-D hoặc cao hơn với hình dạng [..., r_x, c_x]
và [..., r_y, c_y]
.
Tenor đầu ra là 2-D hoặc cao hơn với hình dạng [..., r_o, c_o]
, trong đó:
r_o = c_x if adj_x else r_x
c_o = r_y if adj_y else c_y
Nó được tính như sau:
output[..., :, :] = matrix(x[..., :, :]) * matrix(y[..., :, :])
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- x: 2-D trở lên với hình dạng
[..., r_x, c_x]
. - y: 2-D trở lên với hình dạng
[..., r_y, c_y]
.
Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs
):
- adj_x: Nếu
True
, hãy nối các lát của x
. Mặc định là False
. - adj_y: Nếu
True
, hãy nối các lát cắt của y
. Mặc định là False
.
Trả về:
-
Output
: 3-D trở lên với hình dạng [..., r_o, c_o]
Các hàm tĩnh công khai |
---|
AdjX (bool x) | |
AdjY (bool x) | |
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
nút
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
toán tử::tenorflow::Đầu ra
operator::tensorflow::Output() const
Các hàm tĩnh công khai
AdjX
Attrs AdjX(
bool x
)
điều chỉnh
Attrs AdjY(
bool x
)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::BatchMatMul Class Reference\n\ntensorflow::ops::BatchMatMul\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/r2.2/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\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/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/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/batch-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_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/r2.2/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| [BatchMatMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1a951cabca8c8dbcf8b746969d80f2b480)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` y)` ||\n| [BatchMatMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1aec4aecf952592bd193eca45a9900ebe1)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` y, const `[BatchMatMul::Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/batch-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1a255c486fdefe3708a3355e3f85e8daf2) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1ad3a290bbf8589298ccf6cd5bf0018a53) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/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_1af21f279f44b701fb277af586e5f0dd69)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1aa6685ef6076abe41dc6d4f97156d77cb)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1a7d6d385af7d73a390e36ccc7e6989345)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [AdjX](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1a47c8466020881eced6720f2f415053dd)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/batch-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1_1_attrs) |\n| [AdjY](#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1a3f939eb8aea098cdf431a3b626274e6b)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/batch-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::BatchMatMul::Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/batch-mat-mul/attrs) | Optional attribute setters for [BatchMatMul](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/batch-mat-mul#classtensorflow_1_1ops_1_1_batch_mat_mul). |\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### BatchMatMul\n\n```gdscript\n BatchMatMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input y\n)\n``` \n\n### BatchMatMul\n\n```gdscript\n BatchMatMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input y,\n const BatchMatMul::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```"]]