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

SparseMatrixOrderingAMD

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস স্পার্সম্যাট্রিক্স অর্ডারিংএএমডি

`ইনপুট` এর আনুমানিক ন্যূনতম ডিগ্রি (এএমডি) অর্ডার গণনা করে`

বিচ্ছিন্ন ম্যাট্রিক্সের জন্য অর্ডারিং আনুমানিক সর্বনিম্ন ডিগ্রি (এএমডি) কে গণনা করে।

প্রদত্ত স্প্রুট ম্যাট্রিক্সের সারি এবং কলামগুলি সরিয়ে দেওয়ার জন্য ফেরত পাঠ্যক্রম ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি সাধারণত ম্যাট্রিক্সের ক্ষয় হওয়ার তুলনায় শূন্য কম ফিলিং-ইন করার ক্ষেত্রে অনুমতিপ্রাপ্ত স্পার্স ম্যাট্রিক্সের স্পার্স কোলেস্কি (বা অন্যান্য পচন) -এর ফলাফল দেয়।

ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের র‌্যাঙ্ক 2 বা র‌্যাঙ্ক 3 থাকতে পারে The

ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের প্রতিটি উপাদানকে অবশ্যই একটি বর্গাকার প্রতিসাম্য ম্যাট্রিক্স উপস্থাপন করতে হবে; ম্যাট্রিক্সের কেবল নীচের ত্রিভুজাকার অংশটিই পড়ে। স্পার্স ম্যাট্রিক্সের মানগুলি প্রত্যাবর্তিত অনুমানকে প্রভাবিত করে না, কেবল বিরল ম্যাট্রিক্সের স্পারসিটি প্যাটার্ন ব্যবহৃত হয়। অতএব, একক এএমডি অর্ডারিং একই স্পারসিটি প্যাটার্নযুক্ত তবে সম্ভবত পৃথক মানগুলির সাথে ছড়িয়ে থাকা ম্যাট্রিক্সের কোলেস্কি পচনগুলির জন্য পুনরায় ব্যবহার করা যেতে পারে।

আউটপুট অনুমানের প্রতিটি ব্যাচ উপাদান `N` উপাদানের একটি ক্রমবিন্যাস উপস্থাপন করে যেখানে ইনপুট বিচ্ছিন্ন ম্যাট্রিক্স উপাদানগুলির প্রতিটিতে` N` সারি রয়েছে। অর্থাৎ, উপাদানটিতে প্রতিটি প্রতিটি `{0, .. N-1}` ঠিক একবারে রয়েছে। Element i`th উপাদানটি সারি সূচকটি উপস্থাপন করে যা row i`th সারিটি মানচিত্রটিতে মানচিত্র 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)
 
`অর্ডারিং_এএমডি_ভ্যালু` এএমডি অর্ডারিং সঞ্চয় করে:` [1 2 3 0] `।

ইনপুট: একটি `CSRSparseMatrix``

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <Integer>
আউটপুট ()
একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক স্পারসামাত্রিক্সআর্ডারিংএএমডি
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপেরাড <?> ইনপুট)
একটি নতুন স্পারসামেট্রিক্স ওর্ডারিংএএমডি অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরির জন্য কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <Integer>
আউটপুট ()
`ইনপুট` এর আনুমানিক সর্বনিম্ন ডিগ্রি (এএমডি) অর্ডার`

উত্তরাধিকারী পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট < Intger > হিসাবে আউটপুট ()

একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

টেনসরফ্লো অপারেশনের ইনপুটগুলি অন্য টেনসরফ্লো অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রাপ্ত করতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটটির গণনা উপস্থাপন করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক স্পার্স ম্যাট্রিক্স অর্ডারিংএএমডি তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপেরাড <?> ইনপুট)

একটি নতুন স্পারসামেট্রিক্স ওর্ডারিংএএমডি অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরির জন্য কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট একটি `সিএসআরস্পারসামাত্রিক্স`
ফিরে আসে
  • স্পারসামেট্রিক্স ওর্ডারিংএএমডি-র একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <Intger> আউটপুট ()

`ইনপুট` এর আনুমানিক সর্বনিম্ন ডিগ্রি (এএমডি) অর্ডার`