用法
matmul(
x, adjoint=False, adjoint_arg=False, name='matmul'
)参数
-
xLinearOperator,Tensor具有兼容的形状和与self相同的dtype或LinearOperators 或Tensors 的块级迭代。有关形状兼容性的定义，请参见类文档字符串。 -
adjointPythonbool。如果True，左乘伴随：A^H x。 -
adjoint_argPythonbool。如果True，计算A x^H其中x^H是厄米转置(转置和复共轭)。 -
name此Op的名称。
返回
-
LinearOperator或Tensor形状为[..., M, R]且dtype与self相同，或者如果x是块状的，则Tensor的列表具有连接到[..., M, R]的形状。
用左乘法变换 [batch] 矩阵x：x --> Ax。
# Make an operator acting like batch matrix A. Assume A.shape = [..., M, N]
operator = LinearOperator(...)
operator.shape = [..., M, N]
X = ... # shape [..., N, R], batch matrix, R > 0.
Y = operator.matmul(X)
Y.shape
==> [..., M, R]
Y[...,:, r] = sum_j A[...,:, j] X[j, r]相关用法
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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.linalg.LinearOperatorBlockLowerTriangular.matmul。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。