Svd

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস Svd

এক বা একাধিক ম্যাট্রিক্সের একক মানের পচন গণনা করে।

প্রতিটি অভ্যন্তরীণ ম্যাট্রিক্সের এসভিডিকে `ইনপুট` এ গণনা করে যেমন `ইনপুট[..., :, :] = u[..., :, :] * diag(s[..., :, :]) * ট্রান্সপোজ(v[..., :, :])`

# a is a tensor containing a batch of matrices.
 # s is a tensor of singular values for each matrix.
 # u is the tensor containing the left singular vectors for each matrix.
 # v is the tensor containing the right singular vectors for each matrix.
 s, u, v = svd(a)
 s, _, _ = svd(a, compute_uv=False)
 

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস Svd.Options Svd এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক Svd. অপশন
computeUv (বুলিয়ান কম্পিউটইউভি)
স্ট্যাটিক <T TType > Svd <T> প্রসারিত করে
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন Svd অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক Svd. অপশন
fullMatrices (বুলিয়ান ফুলম্যাট্রিস)
আউটপুট <T>
s ()
একক মান।
আউটপুট <T>
আপনি ()
বাম একবচন ভেক্টর।
আউটপুট <T>
v ()
বাম একবচন ভেক্টর।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "Svd"

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক Svd. Options computeUv (বুলিয়ান কম্পিউটইউভি)

পরামিতি
computeUv সত্য হলে, বাম এবং ডান একবচন ভেক্টর গণনা করা হবে এবং যথাক্রমে `u` এবং `v` এ ফেরত দেওয়া হবে। মিথ্যা হলে, `u` এবং `v` সেট করা নেই এবং কখনই উল্লেখ করা উচিত নয়।

পাবলিক স্ট্যাটিক Svd <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, বিকল্প... বিকল্প)

একটি নতুন Svd অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট আকৃতির একটি টেনসর `[..., M, N]` যার অভ্যন্তরীণ-সর্বাধিক 2 মাত্রাগুলি আকারের ম্যাট্রিক্স গঠন করে `[M, N]`। ধরা যাক `P` সর্বনিম্ন `M` এবং `N`।
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • Svd এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক Svd.Options fullMatrices (বুলিয়ান ফুলম্যাট্রিস)

পরামিতি
সম্পূর্ণ ম্যাট্রিক্স সত্য হলে, পূর্ণ আকারের `u` এবং `v` গণনা করুন। মিথ্যা হলে (ডিফল্ট), শুধুমাত্র অগ্রণী `P` একবচন ভেক্টর গণনা করুন। যদি `compute_uv` `False` হয় তাহলে উপেক্ষা করা হয়।

সর্বজনীন আউটপুট <T> s ()

একক মান। আকৃতি হল `[..., P]`।

সর্বজনীন আউটপুট <T> u ()

বাম একবচন ভেক্টর। যদি `full_matrices` হয় `False` তাহলে আকৃতি হয় `[..., M, P]`; যদি `full_matrices` `True` হয় তাহলে আকৃতি হলো `[..., M, M]`। যদি `compute_uv` `False` হয় তাহলে অনির্ধারিত।

সর্বজনীন আউটপুট <T> v ()

বাম একবচন ভেক্টর। যদি `full_matrices` `False` হয় তাহলে আকৃতি হবে `[..., N, P]`। যদি `full_matrices` `True` হয় তাহলে আকৃতি হলো `[..., N, N]`। যদি `compute_uv` মিথ্যা হয় তাহলে অনির্ধারিত।