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

SparseMatrixSparseCholesky

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস SparseMatrixSparseCholesky

`ইনপুট` এর বিক্ষিপ্ত চোলেস্কি পচন গণনা করে।

প্রদত্ত ফিল-ইন হ্রাসকারী স্থানচ্যুতি সহ একটি স্পার্স ম্যাট্রিক্সের স্পার্স কোলেস্কি পচন গণনা করে।

ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্স এবং ফিল-ইন রিডুসিং পারমুটেশন `পারমিউটেশন` এর অবশ্যই সামঞ্জস্যপূর্ণ আকার থাকতে হবে। যদি স্পার্স ম্যাট্রিক্সের র্যাঙ্ক 3 থাকে; ব্যাচের মাত্রা `B` সহ, তাহলে `ক্রমানুবর্তন` অবশ্যই র‍্যাঙ্ক 2-এর হতে হবে; একই ব্যাচের মাত্রা `B` সহ। সম্প্রচারের জন্য কোন সমর্থন নেই.

অধিকন্তু, `ক্রমানুবর্তন`-এর প্রতিটি উপাদান ভেক্টর অবশ্যই `N` দৈর্ঘ্যের হতে হবে, যাতে প্রতিটি পূর্ণসংখ্যা {0, 1, ..., N - 1} ঠিক একবার থাকে, যেখানে `N` প্রতিটি উপাদানের সারির সংখ্যা স্পার্স ম্যাট্রিক্সের।

ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের প্রতিটি উপাদান অবশ্যই একটি সিমেট্রিক ইতিবাচক নির্দিষ্ট (SPD) ম্যাট্রিক্স প্রতিনিধিত্ব করবে; যদিও ম্যাট্রিক্সের শুধুমাত্র নীচের ত্রিভুজাকার অংশটি পড়া হয়। যদি কোনো পৃথক উপাদান SPD না হয়, তাহলে একটি InvalidArgument ত্রুটি নিক্ষেপ করা হয়।

প্রত্যাবর্তিত স্পার্স ম্যাট্রিক্সের ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের মতোই ঘন আকৃতি রয়েছে। ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের প্রতিটি কম্পোনেন্ট `A` এর জন্য, সংশ্লিষ্ট আউটপুট স্পারস ম্যাট্রিক্স `L` প্রতিনিধিত্ব করে, নিম্ন ত্রিভুজাকার চোলেস্কি ফ্যাক্টর যা নিম্নোক্ত পরিচয়কে সন্তুষ্ট করে:

A = L * Lt
 
যেখানে Lt L এর ট্রান্সপোজ বোঝায় (বা এর কনজুগেট ট্রান্সপোজ, যদি ` প্রকার` হল `complex64` বা `complex128`)।

`টাইপ` পরামিতি ম্যাট্রিক্স উপাদানের ধরন নির্দেশ করে। সমর্থিত প্রকারগুলি হল: `float32`, `float64`, `complex64` এবং `complex128`।

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 Sparse Cholesky factor using AMD Ordering for reducing zero
       # fill-in (number of structural non-zeros in the sparse Cholesky factor).
       ordering_amd = sparse_csr_matrix_ops.sparse_matrix_ordering_amd(sparse_matrix)
       cholesky_sparse_matrices = (
           sparse_csr_matrix_ops.sparse_matrix_sparse_cholesky(
               sparse_matrix, ordering_amd, type=tf.float32))
 
       # Convert the CSRSparseMatrix Cholesky factor to a dense Tensor
       dense_cholesky = sparse_csr_matrix_ops.csr_sparse_matrix_to_dense(
           cholesky_sparse_matrices, tf.float32)
 
       # Evaluate the dense Tensor value.
       dense_cholesky_value = sess.run(dense_cholesky)
 
`dense_cholesky_value` ঘন Cholesky ফ্যাক্টর সংরক্ষণ করে:
[[  1.  0.    0.    0.]
      [  0.  1.41  0.    0.]
      [  0.  0.70  1.58  0.]
      [  0.  0.    0.    2.]]
 
ইনপুট: A `CSRSparseMatrix`। স্থানান্তর: একটি 'টেনসর'। প্রকার: `ইনপুট` এর ধরন।

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <অবজেক্ট>
আউটপুট হিসাবে ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক <T> SparseMatrixSparseCholesky
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> ইনপুট, অপারেন্ড <পূর্ণসংখ্যা> পারমুটেশন, ক্লাস<T> প্রকার)
একটি নতুন SparseMatrixSparseCholesky অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <?>
আউটপুট ()
`ইনপুট` এর স্পার্স চোলেস্কি পচন।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <অবজেক্ট> হিসাবে আউটপুট ()

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 SparseMatrixSparseCholesky তৈরি করুন ( Scope scope, Operand <?> input, Operand <Integer> permutation, Class<T> প্রকার)

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

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট একটি `CSRSparseMatrix`।
স্থানান্তর একটি ফিল-ইন হ্রাসকারী স্থানচ্যুতি ম্যাট্রিক্স।
রিটার্নস
  • SparseMatrixSparseCholesky এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <?> আউটপুট ()

`ইনপুট` এর স্পার্স চোলেস্কি পচন।