সতর্কতা: প্রতিস্থাপন স্থিতিশীল হওয়ার পরে এই API টি অবচয় করা হয়েছে এবং টেনসরফ্লোয়ের ভবিষ্যতের সংস্করণে সরানো হবে।

SparseMatrixOrderingAMD

পাবলিক চূড়ান্ত বর্গ SparseMatrixOrderingAMD

`ইনপুট` এর আনুমানিক সর্বনিম্ন ডিগ্রি (AMD) ক্রম গণনা করে।

একটি স্পার্স ম্যাট্রিক্সের জন্য আনুমানিক ন্যূনতম ডিগ্রী (AMD) ক্রম গণনা করে।

প্রদত্ত স্পার্স ম্যাট্রিক্সের সারি এবং কলামগুলিকে স্থানান্তরিত করতে প্রত্যাবর্তিত স্থানান্তর ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি সাধারণত মূল ম্যাট্রিক্সের পচনশীলতার তুলনায় কম শূন্য ফিল-ইন থাকার ফলে পারমিউটেড স্পারস ম্যাট্রিক্সের স্পার্স চোলেস্কি (বা অন্যান্য পচন) ঘটায়।

ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের র‍্যাঙ্ক 2 বা র‍্যাঙ্ক 3 থাকতে পারে। আউটপুট টেনসর, যাকে প্রতিনিধিত্ব করে তারপরে ইনপুটের মতো একই ব্যাচের আকৃতির সাথে যথাক্রমে 1 বা 2 র‍্যাঙ্ক থাকবে।

ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের প্রতিটি উপাদান অবশ্যই একটি বর্গক্ষেত্র প্রতিসম ম্যাট্রিক্স প্রতিনিধিত্ব করবে; ম্যাট্রিক্সের শুধুমাত্র নীচের ত্রিভুজাকার অংশটি পড়া হয়। স্পার্স ম্যাট্রিক্সের মানগুলি প্রত্যাবর্তিত স্থানচ্যুতিকে প্রভাবিত করে না, শুধুমাত্র স্পার্স ম্যাট্রিক্সের স্পারসিটি প্যাটার্ন ব্যবহার করা হয়। তাই, একই স্পার্সিটি প্যাটার্নের সাথে কিন্তু সম্ভবত ভিন্ন মানের সাথে স্পার্স ম্যাট্রিক্সের চোলেস্কি পচনের জন্য একটি একক AMD অর্ডার পুনরায় ব্যবহার করা যেতে পারে।

আউটপুট পারমুটেশনের প্রতিটি ব্যাচের উপাদান `N` উপাদানগুলির একটি স্থানান্তরকে প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে ইনপুট স্পারস ম্যাট্রিক্স উপাদানগুলির প্রতিটিতে `N` সারি থাকে। অর্থাৎ, কম্পোনেন্টে প্রতিটি পূর্ণসংখ্যা `{0, .. N-1}` ঠিক একবার থাকে। `i`তম উপাদানটি সারি সূচীকে প্রতিনিধিত্ব করে যেটিতে `i`তম সারি ম্যাপ করে।

ব্যবহারের উদাহরণ:

from tensorflow.python.ops.linalg.sparse import sparse_csr_matrix_ops
 
     a_indices = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 1], [2, 2], [3, 3]])
     a_values = np.array([1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 4.0], np.float32)
     a_dense_shape = [4, 4]
 
     with tf.Session() as sess:
       # Define (COO format) SparseTensor over Numpy array.
       a_st = tf.sparse.SparseTensor(a_indices, a_values, a_dense_shape)
 
       # Convert SparseTensors to CSR SparseMatrix.
       a_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_tensor_to_csr_sparse_matrix(
           a_st.indices, a_st.values, a_st.dense_shape)
 
       # Obtain the AMD Ordering for the CSR SparseMatrix.
       ordering_amd = sparse_csr_matrix_ops.sparse_matrix_ordering_amd(sparse_matrix)
 
       ordering_amd_value = sess.run(ordering_amd)
 
`ordering_amd_value` দোকানে এএমডির ক্রম:` [1 2 3 0] `।

ইনপুট: একটি `CSRSparseMatrix`।

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <integer>
asOutput ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক SparseMatrixOrderingAMD
তৈরি ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <?> ইনপুট)
একটি নতুন SparseMatrixOrderingAMD অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <integer>
আউটপুট ()
`ইনপুট` এর আনুমানিক সর্বনিম্ন ডিগ্রি (AMD) ক্রম।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক আউটপুট <integer> asOutput ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক SparseMatrixOrderingAMD তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <?> ইনপুট)

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

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট একটি `CSRSparseMatrix`।
রিটার্নস
  • SparseMatrixOrderingAMD এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক আউটপুট <integer> আউটপুট ()

`ইনপুট` এর আনুমানিক সর্বনিম্ন ডিগ্রি (AMD) ক্রম।