Calcula la descomposición de Cholesky de una o más matrices cuadradas.
La entrada es un tensor de forma `[..., M, M]` cuyas 2 dimensiones más internas forman matrices cuadradas.
La entrada tiene que ser simétrica y positiva definida. Para esta operación sólo se utilizará la parte triangular inferior de la entrada. La parte triangular superior no se leerá.
La salida es un tensor de la misma forma que la entrada que contiene las descomposiciones de Cholesky para todas las submatrices de entrada `[..., :, :]`.
Nota : El cálculo del gradiente en la GPU es más rápido para matrices grandes, pero no para lotes de grandes dimensiones cuando las submatrices son pequeñas. En este caso, puede que sea más rápido utilizar la CPU.
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| estático <T extiende TType > Cholesky <T> | |
| Salida <T> | producción () La forma es `[..., M, M]`. |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
creación pública estática de Cholesky <T> (alcance del alcance , entrada del operando <T>)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación de Cholesky.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| aporte | La forma es `[..., M, M]`. |
Devoluciones
- una nueva instancia de Cholesky