एक या अधिक वर्ग मैट्रिक्स के मैट्रिक्स लघुगणक की गणना करता है:
\\(log(exp(A)) = A\\)
यह ऑप केवल जटिल मैट्रिक्स के लिए परिभाषित है। यदि ए सकारात्मक-निश्चित और वास्तविक है, तो एक जटिल मैट्रिक्स पर कास्टिंग, लघुगणक लेना और वास्तविक मैट्रिक्स पर वापस कास्टिंग करना सही परिणाम देगा।
यह फ़ंक्शन शूर-पारलेट एल्गोरिथ्म का उपयोग करके मैट्रिक्स लघुगणक की गणना करता है। एल्गोरिदम का विवरण अनुभाग 11.6.2 में पाया जा सकता है: निकोलस जे. हिघम, मैट्रिक्स के कार्य: सिद्धांत और संगणना, एसआईएएम 2008। आईएसबीएन 978-0-898716-46-7।
इनपुट `[..., M, M]` आकार का एक टेंसर है जिसके सबसे अंदरूनी 2 आयाम वर्ग मैट्रिक्स बनाते हैं। आउटपुट इनपुट के समान आकार का एक टेंसर है जिसमें सभी इनपुट सबमैट्रिस के लिए घातांक `[..., :, :]` होता है।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <टी टीटाइप > मैट्रिक्सलॉगरिथम <टी> का विस्तार करता है | |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () आकार `[..., एम, एम]` है। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
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 मैट्रिक्स लॉगरिथम <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट)
एक नए मैट्रिक्सलॉगरिथम ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | आकार `[..., एम, एम]` है। |
रिटर्न
- मैट्रिक्सलॉगरिथम का एक नया उदाहरण