用法
matmul(
x, adjoint=False, adjoint_arg=False, name='matmul'
)參數
-
xLinearOperator,Tensor具有兼容的形狀和與self相同的dtype或LinearOperators 或Tensors 的塊級迭代。有關形狀兼容性的定義，請參見類文檔字符串。 -
adjointPythonbool。如果True，左乘伴隨：A^H x。 -
adjoint_argPythonbool。如果True，計算A x^H其中x^H是厄米轉置(轉置和複共軛)。 -
name此Op的名稱。
返回
-
LinearOperator或Tensor形狀為[..., M, R]且dtype與self相同，或者如果x是塊狀的，則Tensor的列表具有連接到[..., M, R]的形狀。
用左乘法變換 [batch] 矩陣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]相關用法
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注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.linalg.LinearOperatorBlockDiag.matmul。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。