एक या अधिक मैट्रिक्स के क्यूआर अपघटन की गणना करता है।
`टेन्सर` में प्रत्येक आंतरिक मैट्रिक्स के क्यूआर अपघटन की गणना इस प्रकार करता है कि `टेन्सर[..., :, :] = q[..., :, :] * आर[..., :,:])`
वर्तमान में, क्यूआर अपघटन के लिए ग्रेडिएंट केवल तभी अच्छी तरह से परिभाषित होता है जब आंतरिक मैट्रिक्स के पहले `पी` कॉलम रैखिक रूप से स्वतंत्र होते हैं, जहां `पी` `एम` और `एन` का न्यूनतम होता है, 2 सबसे आंतरिक आयाम `टेन्सर` का।
# a is a tensor.
# q is a tensor of orthonormal matrices.
# r is a tensor of upper triangular matrices.
q, r = qr(a)
q_full, r_full = qr(a, full_matrices=True)
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | प्रश्न.विकल्प | Qr के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर <T, TType > Qr <T> का विस्तार करता है | |
| स्थिर Qr.विकल्प | फुलमैट्रिसेस (बूलियन फुलमैट्रिसेस) |
| आउटपुट <T> | क्यू () `ए` की सीमा के लिए ऑर्थोनॉर्मल आधार। |
| आउटपुट <T> | आर () त्रिकोणीय कारक. |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक Qr <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, विकल्प... विकल्प)
एक नए Qr ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | आकार का एक टेंसर `[..., M, N]` जिसके सबसे भीतरी 2 आयाम `[M, N]` आकार के आव्यूह बनाते हैं। मान लीजिए `P` `M` और `N` का न्यूनतम है। |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- Qr का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक Qr.ऑप्शंस फुलमैट्रिसेस (बूलियन फुलमैट्रिसेस)
पैरामीटर
| फुलमैट्रिसेस | यदि सत्य है, तो पूर्ण आकार `q` और `r` की गणना करें। यदि गलत (डिफ़ॉल्ट) है, तो केवल `q` के प्रमुख `P` कॉलम की गणना करें। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <T> q ()
`ए` की सीमा के लिए ऑर्थोनॉर्मल आधार। यदि `full_matrices` `False` है तो आकार `[..., M, P]` है; यदि `full_matrices` `True` है तो आकार `[..., M, M]` है।
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आर ()
त्रिकोणीय कारक. यदि `full_matrices` `गलत` है तो आकार `[..., P, N]` है। यदि `full_matrices` `True` है तो आकार `[..., M, N]` है।