Aviso: esta API está obsoleta e será removida em uma versão futura do TensorFlow depois que a substituição estiver estável.

SparseMatrixOrderingAMD

classe final pública SparseMatrixOrderingAMD

Calcula a ordem do grau mínimo aproximado (AMD) de `entrada`.

Calcula a ordenação de grau mínimo aproximado (AMD) para uma matriz esparsa.

A permutação retornada pode ser usada para permutar as linhas e colunas da matriz esparsa fornecida. Isso normalmente resulta em Cholesky esparso da matriz esparsa permutada (ou outras decomposições) em ter menos preenchimento zero em comparação com a decomposição da matriz original.

A matriz esparsa de entrada pode ter classificação 2 ou classificação 3. O tensor de saída, representando, teria classificação 1 ou 2 respectivamente, com a mesma forma de lote da entrada.

Cada componente da matriz esparsa de entrada deve representar uma matriz quadrada simétrica; apenas a parte triangular inferior da matriz é lida. Os valores da matriz esparsa não afetam a permutação retornada, apenas o padrão de esparsidade da matriz esparsa é usado. Portanto, um único pedido de AMD pode ser reutilizado para as decomposições de Cholesky de matrizes esparsas com o mesmo padrão de esparsidade, mas com valores possivelmente diferentes.

Cada componente de lote da permutação de saída representa uma permutação de elementos `N`, onde os componentes da matriz esparsa de entrada têm cada um` N` linhas. Ou seja, o componente contém cada um dos inteiros `{0, .. N-1}` exatamente uma vez. O elemento `i`th representa o índice da linha para o qual a` i`th linha mapeia.

Exemplo de uso:

from tensorflow.python.ops.linalg.sparse import sparse_csr_matrix_ops
 
     a_indices = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 1], [2, 2], [3, 3]])
     a_values = np.array([1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 4.0], np.float32)
     a_dense_shape = [4, 4]
 
     with tf.Session() as sess:
       # Define (COO format) SparseTensor over Numpy array.
       a_st = tf.sparse.SparseTensor(a_indices, a_values, a_dense_shape)
 
       # Convert SparseTensors to CSR SparseMatrix.
       a_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_tensor_to_csr_sparse_matrix(
           a_st.indices, a_st.values, a_st.dense_shape)
 
       # Obtain the AMD Ordering for the CSR SparseMatrix.
       ordering_amd = sparse_csr_matrix_ops.sparse_matrix_ordering_amd(sparse_matrix)
 
       ordering_amd_value = sess.run(ordering_amd)
 
`ordering_amd_value` armazena o pedido AMD:` [1 2 3 0] `.

entrada: Um `CSRSparseMatrix`.

Métodos Públicos

Saída <Integer>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
static SparseMatrixOrderingAMD
criar ( escopo do escopo, entrada Operand <?>)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseMatrixOrderingAMD.
Saída <Integer>
saída ()
A ordenação de grau mínimo aproximado (AMD) de `entrada`.

Métodos herdados

Métodos Públicos

Public Output <Integer> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static SparseMatrixOrderingAMD criar ( Scope escopo, Operando <?> entrada)

Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseMatrixOrderingAMD.

Parâmetros
alcance escopo atual
entrada Um `CSRSparseMatrix`.
Devoluções
  • uma nova instância de SparseMatrixOrderingAMD

Saída pública <Integer> output ()

A ordenação de grau mínimo aproximado (AMD) de `entrada`.