MatrixSolveLs

כיתה גמר ציבורית MatrixSolveLs

פותר בעיה אחת או יותר של ריבועים קטנים ליניאריים.

`מטריקס` הוא טנזור של צורה `[..., M, N]` ש-2 הממדים הפנימיים ביותר שלו יוצרים מטריצות אמיתיות או מורכבות בגודל `[M, N]`. `Rhs` הוא טנזור מאותו סוג של `מטריקס` וצורה `[..., M, K]`. הפלט הוא צורת טנזור `[..., N, K]` כאשר כל מטריצת פלט פותרת כל אחת מהמשוואות `מטריקס[..., :, :]` * `פלט[..., :, :] ` = `rhs[..., :, :]` במובן הריבועים הקטנים.

אנו משתמשים בסימון הבא עבור מטריצה ​​(מורכבת) וצד ימין באצווה:

`מטריקס`=\\(A \in \mathbb{C}^{m \times n}\\), `rhs`=\\(B \in \mathbb{C}^{m \times k}\\), `פלט`=\\(X \in \mathbb{C}^{n \times k}\\), `l2_regularizer`=\\(\lambda \in \mathbb{R}\\).

אם 'מהיר' הוא 'נכון', אז הפתרון מחושב על ידי פתרון המשוואות הנורמליות באמצעות פירוק Cholesky. ספציפית, אם \\(m \ge n\\) ואז \\(X = (A^H A + \lambda I)^{-1} A^H B\\), שפותר את בעיית הריבועים הקטנים ביותר \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \Re^{n \times k} } ||A Z - B||_F^2 + \lambda ||Z||_F^2\\). אם \\(m \lt n\\) אז `פלט` מחושב כ\\(X = A^H (A A^H + \lambda I)^{-1} B\\), אשר (עבור \\(\lambda = 0\\)) הוא פתרון הנורמה המינימלית למערכת הליניארית הלא-מוגדרת, כלומר \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \mathbb{C}^{n \times k} } ||Z||_F^2 \\), בכפוף ל\\(A Z = B\\). שימו לב שהנתיב המהיר יציב רק מבחינה מספרית כאשר \\(A\\) הוא דירוג מלא מבחינה מספרית ויש לו מספר תנאי \\(\mathrm{cond}(A) \lt \frac{1}{\sqrt{\epsilon_{mach} } }\\) או \\(\lambda\\) גדול מספיק.

אם 'מהיר' הוא 'שקר', נעשה שימוש באלגוריתם המבוסס על הפירוק האורתוגונלי המלא החזק מבחינה מספרית. זה מחשב את פתרון הריבועים הקטנים ביותר של נורמה מינימלית, גם כאשר \\(A\\) חסר בדרגה. בדרך כלל נתיב זה איטי פי 6-7 מהנתיב המהיר. אם 'מהיר' הוא 'שקר' אז מתעלם מ-'l2_regularizer'.

כיתות מקוננות

מַחלָקָה MatrixSolveLs.Options תכונות אופציונליות עבור MatrixSolveLs

קבועים

חוּט OP_NAME השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow

שיטות ציבוריות

פלט <T>
asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
סטטי <T מרחיב את TType > MatrixSolveLs <T>
צור ( scope scope, Operand <T> מטריצה, Operand <T> rhs, Operand < TFloat64 > l2Regularizer, Options... options)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת MatrixSolveLs חדשה.
סטטי MatrixSolveLs.Options
מהיר (מהיר בוליאני)
פלט <T>
פלט ()
הצורה היא `[..., N, K]`.

שיטות בירושה

org.tensorflow.op.RawOp
בוליאנית סופית
שווה (Object obj)
int סופי
מִבצָע
אופ ()
החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.
מחרוזת סופית
בוליאני
שווה (Object arg0)
כיתה אחרונה<?>
getClass ()
int
hashcode ()
ריק סופי
להודיע ​​()
ריק סופי
הודע הכל ()
חוּט
toString ()
ריק סופי
המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי
המתן (ארג0 ארוך)
ריק סופי
חכה ()
org.tensorflow.op.Op
אבסטרקט ExecutionEnvironment
env ()
החזר את סביבת הביצוע שבה נוצר האופציה הזו.
מבצע מופשט
אופ ()
החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.
org.tensorflow.Operand
פלט מופשט <T>
asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
תקציר T
asTensor ()
מחזיר את הטנזור באופרנד זה.
צורה מופשטת
צורה ()
מחזירה את הצורה (הידועה אולי בחלקה) של הטנזור שאליו מתייחס Output של אופרנד זה.
מחלקה מופשטת<T>
סוג ()
מחזירה את סוג הטנזור של אופרנד זה
org.tensorflow.ndarray.Shaped
מופשט int
צורה מופשטת
מופשט ארוך
גודל ()
מחשב ומחזיר את הגודל הכולל של מיכל זה, במספר ערכים.

קבועים

מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME

השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow

ערך קבוע: "MatrixSolveLs"

שיטות ציבוריות

פלט ציבורי <T> asOutput ()

מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.

כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.

MatrixSolveLs סטטיים ציבוריים <T> יוצרים ( scope scope, Operand <T> מטריצה, Operand <T> rhs, Operand < TFloat64 > l2Regularizer, Options... options)

שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת MatrixSolveLs חדשה.

פרמטרים
תְחוּם ההיקף הנוכחי
מַטרִיצָה הצורה היא `[..., M, N]`.
rhs הצורה היא `[..., M, K]`.
l2Regularizer טנסור סקלרי.

אפשרויות נושא ערכי תכונות אופציונליות
מחזיר
  • מופע חדש של MatrixSolveLs

ציבורי סטטי MatrixSolveLs.Options מהיר (מהיר בוליאני)

פלט ציבורי <T> פלט ()

הצורה היא `[..., N, K]`.

,
כיתה גמר ציבורית MatrixSolveLs

פותר בעיה אחת או יותר של ריבועים קטנים ליניאריים.

`מטריקס` הוא טנזור של צורה `[..., M, N]` ש-2 הממדים הפנימיים ביותר שלו יוצרים מטריצות אמיתיות או מורכבות בגודל `[M, N]`. `Rhs` הוא טנזור מאותו סוג של `מטריקס` וצורה `[..., M, K]`. הפלט הוא צורת טנזור `[..., N, K]` כאשר כל מטריצת פלט פותרת כל אחת מהמשוואות `מטריקס[..., :, :]` * `פלט[..., :, :] ` = `rhs[..., :, :]` במובן הריבועים הקטנים.

אנו משתמשים בסימון הבא עבור מטריצה ​​(מורכבת) וצד ימין באצווה:

`מטריקס`=\\(A \in \mathbb{C}^{m \times n}\\), `rhs`=\\(B \in \mathbb{C}^{m \times k}\\), `פלט`=\\(X \in \mathbb{C}^{n \times k}\\), `l2_regularizer`=\\(\lambda \in \mathbb{R}\\).

אם 'מהיר' הוא 'נכון', אז הפתרון מחושב על ידי פתרון המשוואות הנורמליות באמצעות פירוק Cholesky. ספציפית, אם \\(m \ge n\\) ואז \\(X = (A^H A + \lambda I)^{-1} A^H B\\), שפותר את בעיית הריבועים הקטנים ביותר \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \Re^{n \times k} } ||A Z - B||_F^2 + \lambda ||Z||_F^2\\). אם \\(m \lt n\\) אז `פלט` מחושב כ\\(X = A^H (A A^H + \lambda I)^{-1} B\\), אשר (עבור \\(\lambda = 0\\)) הוא פתרון הנורמה המינימלית למערכת הליניארית הלא-מוגדרת, כלומר \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \mathbb{C}^{n \times k} } ||Z||_F^2 \\), בכפוף ל\\(A Z = B\\). שימו לב שהנתיב המהיר יציב רק מבחינה מספרית כאשר \\(A\\) הוא דירוג מלא מבחינה מספרית ויש לו מספר תנאי \\(\mathrm{cond}(A) \lt \frac{1}{\sqrt{\epsilon_{mach} } }\\) או \\(\lambda\\) גדול מספיק.

אם 'מהיר' הוא 'שקר', נעשה שימוש באלגוריתם המבוסס על הפירוק האורתוגונלי המלא החזק מבחינה מספרית. זה מחשב את פתרון הריבועים הקטנים ביותר של נורמה מינימלית, גם כאשר \\(A\\) חסר בדרגה. בדרך כלל נתיב זה איטי פי 6-7 מהנתיב המהיר. אם 'מהיר' הוא 'שקר' אז מתעלם מ-'l2_regularizer'.

כיתות מקוננות

מַחלָקָה MatrixSolveLs.Options תכונות אופציונליות עבור MatrixSolveLs

קבועים

חוּט OP_NAME השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow

שיטות ציבוריות

פלט <T>
asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
סטטי <T מרחיב את TType > MatrixSolveLs <T>
צור ( scope scope, Operand <T> מטריצה, Operand <T> rhs, Operand < TFloat64 > l2Regularizer, Options... options)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת MatrixSolveLs חדשה.
סטטי MatrixSolveLs.Options
מהיר (מהיר בוליאני)
פלט <T>
פלט ()
הצורה היא `[..., N, K]`.

שיטות בירושה

org.tensorflow.op.RawOp
בוליאנית סופית
שווה (Object obj)
int סופי
מִבצָע
אופ ()
החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.
מחרוזת סופית
בוליאני
שווה (Object arg0)
כיתה אחרונה<?>
getClass ()
int
hashcode ()
ריק סופי
להודיע ​​()
ריק סופי
הודע הכל ()
חוּט
toString ()
ריק סופי
המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי
המתן (ארג0 ארוך)
ריק סופי
חכה ()
org.tensorflow.op.Op
אבסטרקט ExecutionEnvironment
env ()
החזר את סביבת הביצוע שבה נוצר האופציה הזו.
מבצע מופשט
אופ ()
החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.
org.tensorflow.Operand
פלט מופשט <T>
asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
תקציר T
asTensor ()
מחזיר את הטנזור באופרנד זה.
צורה מופשטת
צורה ()
מחזירה את הצורה (הידועה אולי בחלקה) של הטנזור שאליו מתייחס Output של אופרנד זה.
מחלקה מופשטת<T>
סוג ()
מחזירה את סוג הטנזור של אופרנד זה
org.tensorflow.ndarray.Shaped
מופשט int
צורה מופשטת
מופשט ארוך
גודל ()
מחשב ומחזיר את הגודל הכולל של מיכל זה, במספר ערכים.

קבועים

מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME

השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow

ערך קבוע: "MatrixSolveLs"

שיטות ציבוריות

פלט ציבורי <T> asOutput ()

מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.

כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.

MatrixSolveLs סטטיים ציבוריים <T> יוצרים ( scope scope, Operand <T> מטריצה, Operand <T> rhs, Operand < TFloat64 > l2Regularizer, Options... options)

שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת MatrixSolveLs חדשה.

פרמטרים
תְחוּם ההיקף הנוכחי
מַטרִיצָה הצורה היא `[..., M, N]`.
rhs הצורה היא `[..., M, K]`.
l2Regularizer טנסור סקלרי.

אפשרויות נושא ערכי תכונות אופציונליות
מחזיר
  • מופע חדש של MatrixSolveLs

ציבורי סטטי MatrixSolveLs.Options מהיר (מהיר בוליאני)

פלט ציבורי <T> פלט ()

הצורה היא `[..., N, K]`.

,
כיתה גמר ציבורית MatrixSolveLs

פותר בעיה אחת או יותר של ריבועים קטנים ליניאריים.

`מטריקס` הוא טנזור של צורה `[..., M, N]` ש-2 הממדים הפנימיים ביותר שלו יוצרים מטריצות אמיתיות או מורכבות בגודל `[M, N]`. `Rhs` הוא טנזור מאותו סוג של `מטריקס` וצורה `[..., M, K]`. הפלט הוא צורת טנזור `[..., N, K]` כאשר כל מטריצת פלט פותרת כל אחת מהמשוואות `מטריקס[..., :, :]` * `פלט[..., :, :] ` = `rhs[..., :, :]` במובן הריבועים הקטנים.

אנו משתמשים בסימון הבא עבור מטריצה ​​(מורכבת) וצד ימין באצווה:

`מטריקס`=\\(A \in \mathbb{C}^{m \times n}\\), `rhs`=\\(B \in \mathbb{C}^{m \times k}\\), `פלט`=\\(X \in \mathbb{C}^{n \times k}\\), `l2_regularizer`=\\(\lambda \in \mathbb{R}\\).

אם 'מהיר' הוא 'נכון', אז הפתרון מחושב על ידי פתרון המשוואות הנורמליות באמצעות פירוק Cholesky. ספציפית, אם \\(m \ge n\\) ואז \\(X = (A^H A + \lambda I)^{-1} A^H B\\), אשר פותר את בעיית הריבועים הקטנים ביותר \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \Re^{n \times k} } ||A Z - B||_F^2 + \lambda ||Z||_F^2\\). אם \\(m \lt n\\) אז `פלט` מחושב כ\\(X = A^H (A A^H + \lambda I)^{-1} B\\), אשר (עבור \\(\lambda = 0\\)) הוא פתרון הנורמה המינימלית למערכת הליניארית הלא-מוגדרת, כלומר \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \mathbb{C}^{n \times k} } ||Z||_F^2 \\), בכפוף ל\\(A Z = B\\). שימו לב שהנתיב המהיר יציב רק מבחינה מספרית כאשר \\(A\\) הוא דירוג מלא מבחינה מספרית ויש לו מספר תנאי \\(\mathrm{cond}(A) \lt \frac{1}{\sqrt{\epsilon_{mach} } }\\) או \\(\lambda\\) גדול מספיק.

אם 'מהיר' הוא 'שקר', נעשה שימוש באלגוריתם המבוסס על הפירוק האורתוגונלי המלא החזק מבחינה מספרית. זה מחשב את פתרון הריבועים הקטנים ביותר של נורמה מינימלית, גם כאשר \\(A\\) חסר בדרגה. בדרך כלל נתיב זה איטי פי 6-7 מהנתיב המהיר. אם 'מהיר' הוא 'שקר' אז מתעלם מ-'l2_regularizer'.

כיתות מקוננות

מַחלָקָה MatrixSolveLs.Options תכונות אופציונליות עבור MatrixSolveLs

קבועים

חוּט OP_NAME השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow

שיטות ציבוריות

פלט <T>
asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
סטטי <T מרחיב את TType > MatrixSolveLs <T>
צור ( scope scope, Operand <T> מטריצה, Operand <T> rhs, Operand < TFloat64 > l2Regularizer, Options... options)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת MatrixSolveLs חדשה.
סטטי MatrixSolveLs.Options
מהיר (מהיר בוליאני)
פלט <T>
פלט ()
הצורה היא `[..., N, K]`.

שיטות בירושה

org.tensorflow.op.RawOp
בוליאנית סופית
שווה (Object obj)
int סופי
מִבצָע
אופ ()
החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.
מחרוזת סופית
בוליאני
שווה (Object arg0)
כיתה אחרונה<?>
getClass ()
int
hashcode ()
ריק סופי
להודיע ​​()
ריק סופי
הודע הכל ()
חוּט
toString ()
ריק סופי
המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי
המתן (ארג0 ארוך)
ריק סופי
חכה ()
org.tensorflow.op.Op
אבסטרקט ExecutionEnvironment
env ()
החזר את סביבת הביצוע שבה נוצר האופציה הזו.
מבצע מופשט
אופ ()
החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.
org.tensorflow.Operand
פלט מופשט <T>
asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
תקציר T
asTensor ()
מחזיר את הטנזור באופרנד זה.
צורה מופשטת
צורה ()
מחזירה את הצורה (הידועה אולי בחלקה) של הטנזור שאליו מתייחס Output של אופרנד זה.
מחלקה מופשטת<T>
סוג ()
מחזירה את סוג הטנזור של אופרנד זה
org.tensorflow.ndarray.Shaped
מופשט int
צורה מופשטת
מופשט ארוך
גודל ()
מחשב ומחזיר את הגודל הכולל של מיכל זה, במספר ערכים.

קבועים

מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME

השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow

ערך קבוע: "MatrixSolveLs"

שיטות ציבוריות

פלט ציבורי <T> asOutput ()

מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.

כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.

MatrixSolveLs סטטיים ציבוריים <T> יוצרים ( scope scope, Operand <T> מטריצה, Operand <T> rhs, Operand < TFloat64 > l2Regularizer, Options... options)

שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת MatrixSolveLs חדשה.

פרמטרים
תְחוּם ההיקף הנוכחי
מַטרִיצָה הצורה היא `[..., M, N]`.
rhs הצורה היא `[..., M, K]`.
l2Regularizer טנסור סקלרי.

אפשרויות נושא ערכי תכונות אופציונליות
מחזיר
  • מופע חדש של MatrixSolveLs

ציבורי סטטי MatrixSolveLs.Options מהיר (מהיר בוליאני)

פלט ציבורי <T> פלט ()

הצורה היא `[..., N, K]`.

,
כיתה גמר ציבורית MatrixSolveLs

פותר בעיה אחת או יותר של ריבועים קטנים ליניאריים.

`מטריקס` הוא טנזור של צורה `[..., M, N]` ש-2 הממדים הפנימיים ביותר שלו יוצרים מטריצות אמיתיות או מורכבות בגודל `[M, N]`. `Rhs` הוא טנזור מאותו סוג של `מטריקס` וצורה `[..., M, K]`. הפלט הוא צורת טנזור `[..., N, K]` כאשר כל מטריצת פלט פותרת כל אחת מהמשוואות `מטריקס[..., :, :]` * `פלט[..., :, :] ` = `rhs[..., :, :]` במובן הריבועים הקטנים.

אנו משתמשים בסימון הבא עבור מטריצה ​​(מורכבת) וצד ימין באצווה:

`מטריקס`=\\(A \in \mathbb{C}^{m \times n}\\), `rhs`=\\(B \in \mathbb{C}^{m \times k}\\), `פלט`=\\(X \in \mathbb{C}^{n \times k}\\), `l2_regularizer`=\\(\lambda \in \mathbb{R}\\).

אם 'מהיר' הוא 'נכון', אז הפתרון מחושב על ידי פתרון המשוואות הנורמליות באמצעות פירוק Cholesky. ספציפית, אם \\(m \ge n\\) ואז \\(X = (A^H A + \lambda I)^{-1} A^H B\\), אשר פותר את בעיית הריבועים הקטנים ביותר \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \Re^{n \times k} } ||A Z - B||_F^2 + \lambda ||Z||_F^2\\). אם \\(m \lt n\\) אז `פלט` מחושב כ\\(X = A^H (A A^H + \lambda I)^{-1} B\\), אשר (עבור \\(\lambda = 0\\)) הוא פתרון הנורמה המינימלית למערכת הליניארית הלא-מוגדרת, כלומר \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \mathbb{C}^{n \times k} } ||Z||_F^2 \\), בכפוף ל\\(A Z = B\\). שימו לב שהנתיב המהיר יציב רק מבחינה מספרית כאשר \\(A\\) הוא דירוג מלא מבחינה מספרית ויש לו מספר תנאי \\(\mathrm{cond}(A) \lt \frac{1}{\sqrt{\epsilon_{mach} } }\\) או \\(\lambda\\) גדול מספיק.

אם 'מהיר' הוא 'שקר', נעשה שימוש באלגוריתם המבוסס על הפירוק האורתוגונלי המלא החזק מבחינה מספרית. זה מחשב את פתרון הריבועים הקטנים ביותר של נורמה מינימלית, גם כאשר \\(A\\) חסר בדרגה. בדרך כלל נתיב זה איטי פי 6-7 מהנתיב המהיר. אם 'מהיר' הוא 'שקר' אז מתעלם מ-'l2_regularizer'.

כיתות מקוננות

מַחלָקָה MatrixSolveLs.Options תכונות אופציונליות עבור MatrixSolveLs

קבועים

חוּט OP_NAME השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow

שיטות ציבוריות

פלט <T>
asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
סטטי <T מרחיב את TType > MatrixSolveLs <T>
צור ( scope scope, Operand <T> מטריצה, Operand <T> rhs, Operand < TFloat64 > l2Regularizer, Options... options)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת MatrixSolveLs חדשה.
סטטי MatrixSolveLs.Options
מהיר (מהיר בוליאני)
פלט <T>
פלט ()
הצורה היא `[..., N, K]`.

שיטות בירושה

org.tensorflow.op.RawOp
בוליאנית סופית
שווה (Object obj)
int סופי
מִבצָע
אופ ()
החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.
מחרוזת סופית
בוליאני
שווה (Object arg0)
כיתה אחרונה<?>
getClass ()
int
hashcode ()
ריק סופי
להודיע ​​()
ריק סופי
הודע הכל ()
חוּט
toString ()
ריק סופי
המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי
המתן (ארג0 ארוך)
ריק סופי
חכה ()
org.tensorflow.op.Op
אבסטרקט ExecutionEnvironment
env ()
החזר את סביבת הביצוע שבה נוצר האופציה הזו.
מבצע מופשט
אופ ()
החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.
org.tensorflow.Operand
פלט מופשט <T>
asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
תקציר T
asTensor ()
מחזיר את הטנזור באופרנד זה.
צורה מופשטת
צורה ()
מחזירה את הצורה (הידועה אולי בחלקה) של הטנזור שאליו מתייחס Output של אופרנד זה.
מחלקה מופשטת<T>
סוג ()
מחזירה את סוג הטנזור של אופרנד זה
org.tensorflow.ndarray.Shaped
מופשט int
צורה מופשטת
מופשט ארוך
גודל ()
מחשב ומחזיר את הגודל הכולל של מיכל זה, במספר ערכים.

קבועים

מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME

השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow

ערך קבוע: "MatrixSolveLs"

שיטות ציבוריות

פלט ציבורי <T> asOutput ()

מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.

כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.

MatrixSolveLs סטטיים ציבוריים <T> יוצרים ( scope scope, Operand <T> מטריצה, Operand <T> rhs, Operand < TFloat64 > l2Regularizer, Options... options)

שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת MatrixSolveLs חדשה.

פרמטרים
תְחוּם ההיקף הנוכחי
מַטרִיצָה הצורה היא `[..., M, N]`.
rhs הצורה היא `[..., M, K]`.
l2Regularizer טנסור סקלרי.

אפשרויות נושא ערכי תכונות אופציונליות
מחזיר
  • מופע חדש של MatrixSolveLs

ציבורי סטטי MatrixSolveLs.Options מהיר (מהיר בוליאני)

פלט ציבורי <T> פלט ()

הצורה היא `[..., N, K]`.