Oblicza rozkład Cholesky'ego jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych.
Dane wejściowe to tensor kształtu „[..., M, M]”, którego dwa najbardziej wewnętrzne wymiary tworzą macierze kwadratowe.
Sygnał wejściowy musi być symetryczny i dodatnio określony. Do tej operacji zostanie użyta tylko dolna trójkątna część wejścia. Górna część trójkątna nie zostanie odczytana.
Wyjściem jest tensor o tym samym kształcie co wejście zawierające rozkłady Choleskiego dla wszystkich wejściowych podmacierzy `[..., :, :]`.
Uwaga : Obliczenia gradientu na GPU są szybsze w przypadku dużych macierzy, ale nie w przypadku dużych wymiarów partii, gdy podmacierze są małe. W takim przypadku szybsze może być użycie procesora.
Stałe
| Strunowy | OP_NAME | Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow |
Metody publiczne
| Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
| statyczny <T rozszerza TType > Cholesky <T> | |
| Wyjście <T> | wyjście () Kształt to „[..., M, M]”. |
Metody dziedziczone
Stałe
publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME
Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow
Metody publiczne
publiczne wyjście <T> asOutput ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.
public static Cholesky <T> utwórz (zakres zakresu , wejście argumentu <T>)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację Cholesky'ego.
Parametry
| zakres | aktualny zakres |
|---|---|
| wejście | Kształt to „[..., M, M]”. |
Zwroty
- nowy egzemplarz Choleskiego