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:

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 गुण

operation
product

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

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

एआईएस विरल 

Attrs AIsSparse(
  bool x
)

बीआईएस विरल 

Attrs BIsSparse(
  bool x
)

ट्रांसपोज़ए 

Attrs TransposeA(
  bool x
)

ट्रांसपोज़बी

Attrs TransposeB(
  bool x
)