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

SparseMatrixSparseCholesky

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস স্পার্সম্যাট্রিক্সস্পার্সচোলেস্কি

`ইনপুট` এর বিরল Cholesky পচন গণনা করে`

প্রদত্ত পূরণ-পূরণ হ্রাস হ্রাসের সাথে একটি বিচ্ছিন্ন ম্যাট্রিক্সের স্পার্স কোলেস্কি পচনকে গণনা করে।

ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্স এবং পূরণ-হ্রাস হ্রাস পমিটেশন-ক্রিয়াকলাপ` এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ আকার থাকতে হবে। স্পার্স ম্যাট্রিক্সের র‌্যাঙ্ক 3 থাকলে; ব্যাচের মাত্রা `B` সহ, তারপরে` আদেশটি অবশ্যই 2 স্তরের হতে হবে; একই ব্যাচের মাত্রা সহ `B`` সম্প্রচারের জন্য কোনও সমর্থন নেই।

তদ্ব্যতীত, `অনুক্রমের প্রতিটি উপাদান ভেক্টরের দৈর্ঘ্য` N` হতে হবে, প্রতিটি পূর্ণসংখ্যা {0, 1, ..., N - 1 containing একবারে অবশ্যই থাকবে, যেখানে component N` প্রতিটি উপাদানটির সারি সংখ্যা বিরল ম্যাট্রিক্স এর।

ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের প্রতিটি উপাদানকে অবশ্যই একটি প্রতিসম ধনাত্মক ধনাত্মক নির্দিষ্ট (এসপিডি) ম্যাট্রিক্স উপস্থাপন করতে হবে; যদিও ম্যাট্রিক্সের কেবল নীচের ত্রিভুজাকার অংশটিই পড়া হয়। যদি কোনও পৃথক উপাদান এসপিডি না হয়, তবে একটি অবৈধঅরগমেন্ট ত্রুটি নিক্ষেপ করা হয়।

ফিরে আসা স্পর্স ম্যাট্রিক্সের ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের মতো একই ঘন আকার রয়েছে। ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের প্রতিটি উপাদান `A` এর জন্য, সংশ্লিষ্ট আউটপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্স` L` প্রতিনিধিত্ব করে, নিম্ন ত্রিভুজাকার কোলেস্কি ফ্যাক্টরটি নিম্নলিখিত পরিচয়টি সন্তুষ্ট করে:

A = L * Lt
 
যেখানে এলটি এল এর ট্রান্সপোজকে বোঝায় (বা এর সংঘবদ্ধ ট্রান্সপোজ, যদি `টাইপ করুন) `জটিল 64` বা` জটিল 128`)।

`প্রকারের পরামিতি ম্যাট্রিক্স উপাদানগুলির প্রকারকে বোঝায়। সমর্থিত প্রকারগুলি হ'ল: `ফ্লোট 32`,` ফ্লোট 64`, `কমপ্লেক্স 64` এবং` কমপ্লেক্স 128` `

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)
 
ense ঘন_চোলেস্কি_ভ্যালু` ঘন কোলেস্কি ফ্যাক্টরটি সঞ্চয় করে:
[[  1.  0.    0.    0.]
      [  0.  1.41  0.    0.]
      [  0.  0.70  1.58  0.]
      [  0.  0.    0.    2.]]
 
ইনপুট: A `CSRSparseMatrix`` অনুক্রম: একটি `টেনসর` প্রকার: `ইনপুট` প্রকার`

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <অবজেক্ট>
আউটপুট ()
একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <টি> স্পার্স ম্যাট্রিক্সস্পার্সচোলেস্কি
তৈরি করার সুযোগ ( স্কোপ স্কোপ, অপেরাড <?> ইনপুট, অপেরান্ড <ইন্টিজার> ক্রমশক্তি , ক্লাস <টি> টাইপ)
নতুন স্পারসামেট্রিক্সস্পারসিচোলস্কি অপারেশন মোড়ানো একটি শ্রেণি তৈরির জন্য কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <?>
আউটপুট ()
`ইনপুট` এর বিরল Cholesky ক্ষয়`

উত্তরাধিকারী পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <অবজেক্ট> আউটপুট হিসাবে ()

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 স্পারসেচোলস্কি তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপেরাড <?> ইনপুট, অপেরান্ড <ইন্টিজার> ক্রমানুসারে ক্লাস <ট> টাইপ)

নতুন স্পারসামেট্রিক্সস্পারসিচোলস্কি অপারেশন মোড়ানো একটি শ্রেণি তৈরির জন্য কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট একটি `সিএসআরস্পারসামাত্রিক্স`
অনুমান পরিমাপের ম্যাট্রিক্স হ্রাস করার একটি পূরণ।
ফিরে আসে
  • স্পারসামেট্রিক্সস্পারসিচোলস্কির একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <?> আউটপুট ()

`ইনপুট` এর বিরল Cholesky ক্ষয়`