Calcula a decomposição própria de um lote de matrizes autoadjuntas
(Nota: apenas entradas reais são suportadas).
Calcula os autovalores e autovetores das matrizes M por N mais internas no tensor de modo que tensor[...,:,:] = u[..., :, :] * Diag(s[..., :] ) * Transpor(v[...,:,:]).
Constantes
| Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
| estático <T estende TType > Svd <T> | |
| Saída <T> | e () Valores singulares. |
| Saída <T> | você () Vetores singulares à esquerda. |
| Saída <T> | v () Vetores singulares à direita. |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
public static Svd <T> create ( Escopo de escopo , Operando <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String PrecisionConfig)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Svd.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| a | o tensor de entrada. |
| maxIter | número máximo de atualização de varredura, ou seja, toda a parte triangular inferior ou parte triangular superior com base no parâmetro inferior. Heuristicamente, tem sido argumentado que varreduras aproximadamente log(min (M, N)) são necessárias na prática (Ref: Golub & van Loan "Matrix Computation"). |
| épsilon | a relação de tolerância. |
| precisãoConfig | um proto serializado xla::PrecisionConfig. |
Devoluções
- uma nova instância do Svd
Saída pública <T> s ()
Valores singulares. Os valores são classificados em ordem inversa de grandeza, então s[..., 0] é o maior valor, s[..., 1] é o segundo maior, etc.
Calcula a decomposição própria de um lote de matrizes autoadjuntas
(Nota: apenas entradas reais são suportadas).
Calcula os autovalores e autovetores das matrizes M por N mais internas no tensor de modo que tensor[...,:,:] = u[..., :, :] * Diag(s[..., :] ) * Transpor(v[...,:,:]).
Constantes
| Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
| estático <T estende TType > Svd <T> | |
| Saída <T> | e () Valores singulares. |
| Saída <T> | você () Vetores singulares à esquerda. |
| Saída <T> | v () Vetores singulares à direita. |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
public static Svd <T> create ( Escopo de escopo , Operando <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String PrecisionConfig)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Svd.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| a | o tensor de entrada. |
| maxIter | número máximo de atualização de varredura, ou seja, toda a parte triangular inferior ou parte triangular superior com base no parâmetro inferior. Heuristicamente, tem sido argumentado que varreduras aproximadamente log(min (M, N)) são necessárias na prática (Ref: Golub & van Loan "Matrix Computation"). |
| épsilon | a relação de tolerância. |
| precisãoConfig | um proto serializado xla::PrecisionConfig. |
Devoluções
- uma nova instância do Svd
Saída pública <T> s ()
Valores singulares. Os valores são classificados em ordem inversa de grandeza, então s[..., 0] é o maior valor, s[..., 1] é o segundo maior, etc.