SparseTensorDenseMatMul

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	×
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	×
Atlas 200I/500 A2 推理产品	×
Atlas 推理系列产品	×
Atlas 训练系列产品	×

功能说明

• 算子功能：稀疏矩阵乘法，将由x1_indices、x1_values、x1_shape表示的稀疏矩阵x1乘以稠密矩阵x2，得到结果矩阵y。要求x1、x2、y的rank均为2。

• 计算公式：

  $$y=x1\times x2$$

  稀疏矩阵x1由三部分描述：非零元素索引x1_indices（shape为 [nnz, 2]）、非零元素值x1_values（shape为 [nnz]）、矩阵形状x1_shape（shape为 [2]，值为 [m, n]）。稠密矩阵x2的shape为 [n, p]。

  当adjoint_a=false、adjoint_b=false时：

  $$y_{i,j}=\sum _{k}x{1}_{i,k}\cdot x{2}_{k,j}$$

  其中 $x{1}_{i,k}$ 为0（不在x1_indices中）或取x1_values中对应位置的值。

  当adjoint_a=true时，x1先转置再参与矩阵乘；当adjoint_b=true时，x2先转置再参与矩阵乘。

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
x1_indices	输入	稀疏矩阵中非零元素的索引，形状为 [nnz, 2]，其中nnz为非零元素个数。	INT32, INT64	ND
x1_values	输入	稀疏矩阵中非零元素的值，形状为 [nnz]。	FLOAT16, FLOAT, INT32	ND
x1_shape	输入	稀疏矩阵的稠密形状，形状为 [2]，值为 [m, n]（若x1转置，即adjoint_a输入true，则值为 [n, m]）。	INT64	ND
x2	输入	稠密矩阵，形状为 [n, p]（若x2转置，则形状为 [p, n]）。	FLOAT16, FLOAT, INT32	ND
y	输出	输出稠密矩阵，形状为 [m, p]，数据类型与x1_values一致。	FLOAT16, FLOAT, INT32	ND
adjoint_a	属性	是否对稀疏矩阵x1取转置，默认为false。	BOOL	-
adjoint_b	属性	是否对稠密矩阵x2取转置，默认为false。	BOOL	-

约束说明

• x1_values和x2的数据类型必须一致。
• x1_indices支持INT32和INT64两种类型，与x1_values的类型自由组合。
• m、n、p、nnz、m*p、n*p、nnz*p的值需在[0, INT32_MAX)范围内。
• nnz的值需在[0, m*n]范围内。
• 不支持确定性计算。
• 不支持非连续Tensor。

调用说明

调用方式	样例代码	说明
图模式调用	test_geir_sparse_tensor_dense_mat_mul	通过算子IR等方式调用SparseTensorDenseMatMul算子。