समीकरणों की त्रिविकर्णीय प्रणालियों को हल करता है।
समीकरणों की त्रिविकर्णीय प्रणालियों को हल करता है। बैच आयामों और प्रत्येक बाईं ओर के कई दाएँ पक्ष का समर्थन करता है। सीपीयू पर, समाधान की गणना `आंशिक_पिवोटिंग` विशेषता के आधार पर आंशिक पिवोटिंग के साथ या उसके बिना गॉसियन उन्मूलन के माध्यम से की जाती है। GPU पर, Nvidia की cuSPARSE लाइब्रेरी का उपयोग किया जाता है: https://docs.nvidia.com/cuda/cusparse/index.html#gtsv आंशिक पिवोटिंग अभी तक XLA बैकएंड द्वारा समर्थित नहीं है।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | त्रिविकर्णसमाधान.विकल्प | TridiagonalSolve के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थैतिक <टी> ट्राइडिएगोनल सॉल्व <टी> | |
आउटपुट <T> | आउटपुट () आकार का टेंसर `[..., M, K]` जिसमें समाधान हैं |
स्थैतिक त्रिदिकोणीयसमाधान.विकल्प | आंशिक पिवोटिंग (बूलियन आंशिक पिवोटिंग) |
स्थैतिक त्रिदिकोणीयसमाधान.विकल्प | पर्टर्बसिंगुलर (बूलियन पर्टर्बसिंगुलर) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक ट्राइडायगोनल सॉल्व <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> विकर्ण, ऑपरेंड <टी> आरएचएस, विकल्प... विकल्प)
एक नए ट्राइडायगोनलसॉल्व ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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विकर्णों | आकार का टेंसर `[..., 3, M]` जिसके अंतरतम 2 आयाम त्रिविकर्ण मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिसमें तीन पंक्तियाँ क्रम से सुपरडायगोनल, विकर्ण और उपविकर्ण होती हैं। सुपरविकर्ण के अंतिम तत्व और उपविकर्ण के पहले तत्व को नजरअंदाज कर दिया जाता है। |
आरएचएस | आकार का टेंसर `[..., M, K]`, प्रत्येक बायीं ओर K दाहिनी ओर का प्रतिनिधित्व करता है। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- ट्राइडिएगोनलसॉल्व का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक ट्राइडायगोनल सॉल्व.विकल्प आंशिक पिवोटिंग (बूलियन आंशिक पिवोटिंग)
पैरामीटर
आंशिक धुरी | आंशिक पिवोटिंग लागू करना है या नहीं. आंशिक धुरीकरण प्रक्रिया को अधिक स्थिर, लेकिन धीमा बनाता है। |
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