Memecahkan sistem persamaan linear.
`Matriks` adalah tensor berbentuk `[..., M, M]` yang 2 dimensi terdalamnya membentuk matriks persegi. `Rhs` adalah tensor dengan bentuk `[..., M, K]`. `Output` adalah bentuk tensor `[..., M, K]`. Jika `adjoint` adalah `False` maka setiap matriks keluaran memenuhi `matriks[..., :, :] * output[..., :, :] = rhs[..., :, :]`. Jika `adjoint` adalah `True` maka setiap matriks keluaran memenuhi `adjoint(matrix[..., :, :]) * output[..., :, :] = rhs[..., :, :]` .
Kelas Bersarang
| kelas | Selesaikan. Opsi | Atribut opsional untuk Solve | |
Konstanta
| Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
| Pemecahan statis.Opsi | berdampingan (sambungan Boolean) |
| Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor. |
| statis <T extends TType > Selesaikan <T> | buat ( Lingkup lingkup, Operan <T> matriks, Operan <T> rhs, Pilihan... pilihan) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Solve baru. |
| Keluaran <T> | keluaran () Bentuknya adalah `[..., M, K]`. |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
adjoint Solve.Options statis publik (adjoint Boolean)
Parameter
| berdampingan | Boolean menunjukkan apakah akan menyelesaikan dengan `matriks` atau adjointnya (berdasarkan blok). |
|---|
Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static Selesaikan <T> buat ( Lingkup lingkup, Operan <T> matriks, Operan <T> rhs, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Solve baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| matriks | Bentuknya adalah `[..., M, M]`. |
| rhs | Bentuknya adalah `[..., M, K]`. |
| pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru Solve