Python tf.raw_ops.SparseMatrixMatMul用法及代码示例

Matrix-multiplies 稀疏矩阵和密集矩阵。

用法

tf.raw_ops.SparseMatrixMatMul(
    a, b, transpose_a=False, transpose_b=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False,
    transpose_output=False, conjugate_output=False, name=None
)

参数

a Tensor 类型为 variant 。一个 CSRSparseMatrix。
b 一个Tensor。一个稠密的张量。
transpose_a 可选的 bool 。默认为 False 。指示是否应转置a。
transpose_b 可选的 bool 。默认为 False 。指示是否应转置b。
adjoint_a 可选的 bool 。默认为 False 。指示a 是否应为conjugate-transposed。
adjoint_b 可选的 bool 。默认为 False 。指示b 是否应为conjugate-transposed。
transpose_output 可选的 bool 。默认为 False 。转置 a 和 b 的乘积。
conjugate_output 可选的 bool 。默认为 False 。共轭 a 和 b 的乘积。
name 操作的名称(可选)。

一个Tensor。具有与 b 相同的类型。

返回一个密集矩阵。对于输入 A 和 B，其中 A 是 CSR，B 是密集的；这个操作返回一个密集的 C；

如果transpose_output 为假，则返回：

C = A . B

如果 transpose_output 是 true ，则返回：

C = transpose(A . B) = transpose(B) . transpose(A)

其中转置是沿两个最内层(矩阵)维度执行的。

如果 conjugate_output 是 true ，则返回：

C = conjugate(A . B) = conjugate(A) . conjugate(B)

如果 conjugate_output 和 transpose_output 都是 true ，则返回：

C = conjugate(transpose(A . B)) = conjugate(transpose(B)) .
                                    conjugate(transpose(A))

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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.raw_ops.SparseMatrixMatMul。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。