Svd

공개 최종 수업 Svd

자기 수반 행렬 배치의 고유 분해를 계산합니다.

(참고: 실제 입력만 지원됩니다.)

tensor[...,:,:] = u[..., :, :] * Diag(s[..., :]가 되도록 텐서에서 가장 안쪽 MxN 행렬의 고유값과 고유벡터를 계산합니다. ) * 전치(v[...,:,:]).

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

static <T는 TType을 확장합니다. > Svd <T>	생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> a, Long maxIter, 부동 엡실론, 문자열 정밀도구성) 새 Svd 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>	초 () 특이값.
출력 <T>	당신 () 왼쪽 특이 벡터.
출력 <T>	V () 오른쪽 특이 벡터.

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 `Operation` 으로 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

인터페이스 org.tensorflow.op.Op 에서

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 `Operation` 으로 반환합니다.

상수

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "XlaSvd"

새 Svd 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

범위	현재 범위
ㅏ	입력 텐서.
maxIter	스윕 업데이트의 최대 수, 즉 매개변수 lower를 기준으로 전체 하부 삼각 부분 또는 상부 삼각 부분. 경험적으로 실제로는 대략 log(min (M, N)) 스윕이 필요하다고 주장되어 왔습니다(참조: Golub & van Loan "Matrix Computation").
엡실론	공차 비율.
정밀도구성	직렬화된 xla::PrecisionConfig proto.

특이값. 값은 크기의 역순으로 정렬되므로 s[..., 0]이 가장 큰 값이고 s[..., 1]이 두 번째로 큰 값입니다.

왼쪽 특이 벡터.

오른쪽 특이 벡터.