MatrixSolveLs

genel son sınıf MatrixSolveL'ler

Bir veya daha fazla doğrusal en küçük kareler problemini çözer.

'matris', en içteki 2 boyutu '[M, N]' boyutunda gerçek veya karmaşık matrisler oluşturan '[..., M, N]' şeklinde bir tensördür. 'Rhs', 'matris' ile aynı tipte ve '[..., M, K]' şeklinde bir tensördür. Çıkış, her çıkış matrisinin 'matris[..., :, :]' * 'çıkış[..., :, :] denklemlerinin her birini çözdüğü '[..., N, K]' tensör şeklidir. ` = `rhs[..., :, :]` en küçük kareler anlamında.

Toplu işteki (karmaşık) matris ve sağ taraflar için aşağıdaki gösterimi kullanırız:

`matris`=\\(A \in \mathbb{C}^{m \times n}\\), 'rhs'=\\(B \in \mathbb{C}^{m \times k}\\), 'çıkış'=\\(X \in \mathbb{C}^{n \times k}\\), 'l2_regularizer'=\\(\lambda \in \mathbb{R}\\).

Eğer 'hızlı' 'Doğru' ise çözüm, normal denklemlerin Cholesky ayrıştırması kullanılarak çözülmesiyle hesaplanır. Özellikle, eğer \\(m \ge n\\) Daha sonra \\(X = (A^H A + \lambda I)^{-1} A^H B\\)en küçük kareler problemini çözen \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \Re^{n \times k} } ||A Z - B||_F^2 + \lambda ||Z||_F^2\\). Eğer \\(m \lt n\\) daha sonra 'çıktı' \ olarak hesaplanır\(X = A^H (A A^H + \lambda I)^{-1} B\\), hangi (için \\(\lambda = 0\\)) az belirlenmiş doğrusal sistemin minimum norm çözümüdür, yani \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \mathbb{C}^{n \times k} } ||Z||_F^2 \\), tabidir \\(A Z = B\\). Hızlı yolun yalnızca şu durumda sayısal olarak kararlı olduğuna dikkat edin:\(A\\) sayısal olarak tam rütbedir ve bir durum numarasına sahiptir \\(\mathrm{cond}(A) \lt \frac{1}{\sqrt{\epsilon_{mach} } }\\) veya \\(\lambda\\) yeterince büyüktür.

'Hızlı' 'Yanlış' ise sayısal olarak sağlam tam ortogonal ayrıştırmaya dayalı bir algoritma kullanılır. Bu, \\(A\\) rütbe eksikliği vardır. Bu yol genellikle hızlı yoldan 6-7 kat daha yavaştır. Eğer 'hızlı' 'Yanlış' ise 'l2_regularizer' göz ardı edilir.

İç İçe Sınıflar

sınıf MatrixSolveLs.Options MatrixSolveLs için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T, TType'ı genişletir > MatrixSolveLs <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> matrisi, İşlenen <T> rhs, İşlenen < TFloat64 > l2Regularizer, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir MatrixSolveLs işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
statik MatrixSolveLs.Options
hızlı (Boole hızlı)
Çıkış <T>
çıktı ()
Şekil `[..., N, K]`dir.

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından
son boole değeri
eşittir (Nesne nesnesi)
son int
hashKodu ()
Operasyon
işlem ()
Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
son Dize
toString ()
boolean
eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>
getClass ()
int
hashKodu ()
son boşluk
bildir ()
son boşluk
tümünü bildir ()
Sicim
toString ()
son boşluk
bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk
bekle (uzun arg0)
son boşluk
Beklemek ()
org.tensorflow.op.Op arayüzünden
özet Yürütme Ortamı
env ()
Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon
işlem ()
Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
org.tensorflow.Operand arayüzünden
özet Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
soyut T
Tensör () olarak
Bu işlenendeki tensörü döndürür.
soyut Şekil
şekil ()
Bu işlenenin Output tarafından başvurulan tensörün (muhtemelen kısmen bilinen) şeklini döndürür.
soyut Sınıf<T>
tip ()
Bu işlenenin tensör türünü döndürür
org.tensorflow.ndarray.Shaped arayüzünden
soyut int
rütbe ()
soyut Şekil
şekil ()
soyut uzun
boyut ()
Bu kabın toplam boyutunu değer sayısı cinsinden hesaplar ve döndürür.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "MatrixSolveLs"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static MatrixSolveLs <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> matrisi, İşlenen <T> rhs, İşlenen < TFloat64 > l2Regularizer, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir MatrixSolveLs işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
matris Şekil `[..., M, N]`dir.
rhs Şekil `[..., M, K]`dir.
l2düzenleyici Skaler tensör.

seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İade
  • MatrixSolveL'lerin yeni bir örneği

genel statik MatrixSolveLs.Options hızlı (Boolean hızlı)

genel Çıkış <T> çıkışı ()

Şekil `[..., N, K]`dir.

,
genel son sınıf MatrixSolveL'ler

Bir veya daha fazla doğrusal en küçük kareler problemini çözer.

'matris', en içteki 2 boyutu '[M, N]' boyutunda gerçek veya karmaşık matrisler oluşturan '[..., M, N]' şeklinde bir tensördür. 'Rhs', 'matris' ile aynı tipte ve '[..., M, K]' şeklinde bir tensördür. Çıkış, her çıkış matrisinin 'matris[..., :, :]' * 'çıkış[..., :, :] denklemlerinin her birini çözdüğü '[..., N, K]' tensör şeklidir. ` = `rhs[..., :, :]` en küçük kareler anlamında.

Toplu işteki (karmaşık) matris ve sağ taraflar için aşağıdaki gösterimi kullanırız:

`matris`=\\(A \in \mathbb{C}^{m \times n}\\), 'rhs'=\\(B \in \mathbb{C}^{m \times k}\\), 'çıkış'=\\(X \in \mathbb{C}^{n \times k}\\), 'l2_regularizer'=\\(\lambda \in \mathbb{R}\\).

Eğer 'hızlı' 'Doğru' ise çözüm, normal denklemlerin Cholesky ayrıştırması kullanılarak çözülmesiyle hesaplanır. Özellikle, eğer \\(m \ge n\\) Daha sonra \\(X = (A^H A + \lambda I)^{-1} A^H B\\)en küçük kareler problemini çözen \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \Re^{n \times k} } ||A Z - B||_F^2 + \lambda ||Z||_F^2\\). Eğer \\(m \lt n\\) daha sonra 'çıktı' \ olarak hesaplanır\(X = A^H (A A^H + \lambda I)^{-1} B\\), hangisi (için \\(\lambda = 0\\)) az belirlenmiş doğrusal sistemin minimum norm çözümüdür, yani \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \mathbb{C}^{n \times k} } ||Z||_F^2 \\), tabidir \\(A Z = B\\). Hızlı yolun yalnızca şu durumda sayısal olarak kararlı olduğuna dikkat edin:\(A\\) sayısal olarak tam rütbedir ve bir durum numarasına sahiptir \\(\mathrm{cond}(A) \lt \frac{1}{\sqrt{\epsilon_{mach} } }\\) veya \\(\lambda\\) yeterince büyüktür.

'Hızlı' 'Yanlış' ise sayısal olarak sağlam tam ortogonal ayrıştırmaya dayalı bir algoritma kullanılır. Bu, \\(A\\) rütbe eksikliği vardır. Bu yol genellikle hızlı yoldan 6-7 kat daha yavaştır. Eğer 'hızlı' 'Yanlış' ise 'l2_regularizer' göz ardı edilir.

İç İçe Sınıflar

sınıf MatrixSolveLs.Options MatrixSolveLs için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T, TType'ı genişletir > MatrixSolveLs <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> matrisi, İşlenen <T> rhs, İşlenen < TFloat64 > l2Regularizer, Seçenekler... seçenekleri)
Yeni bir MatrixSolveLs işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
statik MatrixSolveLs.Options
hızlı (Boolean hızlı)
Çıkış <T>
çıktı ()
Şekil `[..., N, K]`dir.

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından
son boole değeri
eşittir (Nesne nesnesi)
son int
hashKodu ()
Operasyon
işlem ()
Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
son Dize
toString ()
boolean
eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>
getClass ()
int
hashKodu ()
son boşluk
bildir ()
son boşluk
tümünü bildir ()
Sicim
toString ()
son boşluk
bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk
bekle (uzun arg0)
son boşluk
Beklemek ()
org.tensorflow.op.Op arayüzünden
özet Yürütme Ortamı
env ()
Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon
işlem ()
Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
org.tensorflow.Operand arayüzünden
özet Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
soyut T
Tensör () olarak
Bu işlenendeki tensörü döndürür.
soyut Şekil
şekil ()
Bu işlenenin Output tarafından başvurulan tensörün (muhtemelen kısmen bilinen) şeklini döndürür.
soyut Sınıf<T>
tip ()
Bu işlenenin tensör türünü döndürür
org.tensorflow.ndarray.Shaped arayüzünden
soyut int
rütbe ()
soyut Şekil
şekil ()
soyut uzun
boyut ()
Bu kabın toplam boyutunu değer sayısı cinsinden hesaplar ve döndürür.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "MatrixSolveLs"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static MatrixSolveLs <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> matrisi, İşlenen <T> rhs, İşlenen < TFloat64 > l2Regularizer, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir MatrixSolveLs işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
matris Şekil `[..., M, N]`dir.
rhs Şekil `[..., M, K]`dir.
l2düzenleyici Skaler tensör.

seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İade
  • MatrixSolveL'lerin yeni bir örneği

genel statik MatrixSolveLs.Options hızlı (Boolean hızlı)

genel Çıkış <T> çıkışı ()

Şekil `[..., N, K]`dir.

,
genel son sınıf MatrixSolveL'ler

Bir veya daha fazla doğrusal en küçük kareler problemini çözer.

'matris', en içteki 2 boyutu '[M, N]' boyutunda gerçek veya karmaşık matrisler oluşturan '[..., M, N]' şeklinde bir tensördür. 'Rhs', 'matris' ile aynı tipte ve '[..., M, K]' şeklinde bir tensördür. Çıkış, her çıkış matrisinin 'matris[..., :, :]' * 'çıkış[..., :, :] denklemlerinin her birini çözdüğü '[..., N, K]' tensör şeklidir. ` = `rhs[..., :, :]` en küçük kareler anlamında.

Toplu işteki (karmaşık) matris ve sağ taraflar için aşağıdaki gösterimi kullanırız:

`matris`=\\(A \in \mathbb{C}^{m \times n}\\), 'rhs'=\\(B \in \mathbb{C}^{m \times k}\\), 'çıkış'=\\(X \in \mathbb{C}^{n \times k}\\), 'l2_regularizer'=\\(\lambda \in \mathbb{R}\\).

Eğer 'hızlı' 'Doğru' ise çözüm, normal denklemlerin Cholesky ayrıştırması kullanılarak çözülmesiyle hesaplanır. Özellikle, eğer \\(m \ge n\\) Daha sonra \\(X = (A^H A + \lambda I)^{-1} A^H B\\), en küçük kareler problemini çözen \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \Re^{n \times k} } ||A Z - B||_F^2 + \lambda ||Z||_F^2\\). Eğer \\(m \lt n\\) daha sonra 'çıktı' \ olarak hesaplanır\(X = A^H (A A^H + \lambda I)^{-1} B\\), hangisi (için \\(\lambda = 0\\)) az belirlenmiş doğrusal sistemin minimum norm çözümüdür, yani \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \mathbb{C}^{n \times k} } ||Z||_F^2 \\), tabidir \\(A Z = B\\). Hızlı yolun yalnızca şu durumda sayısal olarak kararlı olduğuna dikkat edin:\(A\\) sayısal olarak tam rütbedir ve bir durum numarasına sahiptir \\(\mathrm{cond}(A) \lt \frac{1}{\sqrt{\epsilon_{mach} } }\\) veya \\(\lambda\\) yeterince büyüktür.

'Hızlı' 'Yanlış' ise sayısal olarak sağlam tam ortogonal ayrıştırmaya dayalı bir algoritma kullanılır. Bu, \\(A\\) rütbe eksikliği vardır. Bu yol genellikle hızlı yoldan 6-7 kat daha yavaştır. Eğer 'hızlı' 'Yanlış' ise 'l2_regularizer' göz ardı edilir.

İç İçe Sınıflar

sınıf MatrixSolveLs.Options MatrixSolveLs için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T, TType'ı genişletir > MatrixSolveLs <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> matrisi, İşlenen <T> rhs, İşlenen < TFloat64 > l2Regularizer, Seçenekler... seçenekleri)
Yeni bir MatrixSolveLs işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik MatrixSolveLs.Options
hızlı (Boole hızlı)
Çıkış <T>
çıktı ()
Şekil `[..., N, K]`dir.

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından
son boole değeri
eşittir (Nesne nesnesi)
son int
hashKodu ()
Operasyon
işlem ()
Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
son Dize
toString ()
boolean
eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>
getClass ()
int
hashKodu ()
son boşluk
bildir ()
son boşluk
tümünü bildir ()
Sicim
toString ()
son boşluk
bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk
bekle (uzun arg0)
son boşluk
Beklemek ()
org.tensorflow.op.Op arayüzünden
özet Yürütme Ortamı
env ()
Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon
işlem ()
Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
org.tensorflow.Operand arayüzünden
özet Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
soyut T
Tensör () olarak
Bu işlenendeki tensörü döndürür.
soyut Şekil
şekil ()
Bu işlenenin Output tarafından başvurulan tensörün (muhtemelen kısmen bilinen) şeklini döndürür.
soyut Sınıf<T>
tip ()
Bu işlenenin tensör türünü döndürür
org.tensorflow.ndarray.Shaped arayüzünden
soyut int
rütbe ()
soyut Şekil
şekil ()
soyut uzun
boyut ()
Bu kabın toplam boyutunu değer sayısı cinsinden hesaplar ve döndürür.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "MatrixSolveLs"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static MatrixSolveLs <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> matrisi, İşlenen <T> rhs, İşlenen < TFloat64 > l2Regularizer, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir MatrixSolveLs işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
matris Şekil `[..., M, N]`dir.
rhs Şekil `[..., M, K]`dir.
l2düzenleyici Skaler tensör.

seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İade
  • MatrixSolveL'lerin yeni bir örneği

genel statik MatrixSolveLs.Options hızlı (Boolean hızlı)

genel Çıkış <T> çıkışı ()

Şekil `[..., N, K]`dir.

,
genel son sınıf MatrixSolveL'ler

Bir veya daha fazla doğrusal en küçük kareler problemini çözer.

'matris', en içteki 2 boyutu '[M, N]' boyutunda gerçek veya karmaşık matrisler oluşturan '[..., M, N]' şeklinde bir tensördür. 'Rhs', 'matris' ile aynı tipte ve '[..., M, K]' şeklinde bir tensördür. Çıkış, her çıkış matrisinin 'matris[..., :, :]' * 'çıkış[..., :, :] denklemlerinin her birini çözdüğü '[..., N, K]' tensör şeklidir. ` = `rhs[..., :, :]` en küçük kareler anlamında.

Toplu işteki (karmaşık) matris ve sağ taraflar için aşağıdaki gösterimi kullanırız:

`matris`=\\(A \in \mathbb{C}^{m \times n}\\), 'rhs'=\\(B \in \mathbb{C}^{m \times k}\\), 'çıkış'=\\(X \in \mathbb{C}^{n \times k}\\), 'l2_regularizer'=\\(\lambda \in \mathbb{R}\\).

Eğer 'hızlı' 'Doğru' ise çözüm, normal denklemlerin Cholesky ayrıştırması kullanılarak çözülmesiyle hesaplanır. Özellikle, eğer \\(m \ge n\\) Daha sonra \\(X = (A^H A + \lambda I)^{-1} A^H B\\), en küçük kareler problemini çözen \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \Re^{n \times k} } ||A Z - B||_F^2 + \lambda ||Z||_F^2\\). Eğer \\(m \lt n\\) daha sonra 'çıktı' \ olarak hesaplanır\(X = A^H (A A^H + \lambda I)^{-1} B\\), hangisi (için \\(\lambda = 0\\)) az belirlenmiş doğrusal sistemin minimum norm çözümüdür, yani \\(X = \mathrm{argmin}_{Z \in \mathbb{C}^{n \times k} } ||Z||_F^2 \\), tabidir \\(A Z = B\\). Hızlı yolun yalnızca şu durumda sayısal olarak kararlı olduğuna dikkat edin:\(A\\) sayısal olarak tam rütbedir ve bir durum numarasına sahiptir \\(\mathrm{cond}(A) \lt \frac{1}{\sqrt{\epsilon_{mach} } }\\) veya \\(\lambda\\) yeterince büyüktür.

'Hızlı' 'Yanlış' ise sayısal olarak sağlam tam ortogonal ayrıştırmaya dayalı bir algoritma kullanılır. Bu, \\(A\\) rütbe eksikliği vardır. Bu yol genellikle hızlı yoldan 6-7 kat daha yavaştır. Eğer 'hızlı' 'Yanlış' ise 'l2_regularizer' göz ardı edilir.

İç İçe Sınıflar

sınıf MatrixSolveLs.Options MatrixSolveLs için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T, TType'ı genişletir > MatrixSolveLs <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> matrisi, İşlenen <T> rhs, İşlenen < TFloat64 > l2Regularizer, Seçenekler... seçenekleri)
Yeni bir MatrixSolveLs işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
statik MatrixSolveLs.Options
hızlı (Boolean hızlı)
Çıkış <T>
çıktı ()
Şekil `[..., N, K]`dir.

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından
son boole değeri
eşittir (Nesne nesnesi)
son int
hashKodu ()
Operasyon
işlem ()
Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
son Dize
toString ()
boolean
eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>
getClass ()
int
hashKodu ()
son boşluk
bildir ()
son boşluk
tümünü bildir ()
Sicim
toString ()
son boşluk
bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk
bekle (uzun arg0)
son boşluk
Beklemek ()
org.tensorflow.op.Op arayüzünden
özet Yürütme Ortamı
env ()
Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon
işlem ()
Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
org.tensorflow.Operand arayüzünden
özet Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
soyut T
Tensör () olarak
Bu işlenendeki tensörü döndürür.
soyut Şekil
şekil ()
Bu işlenenin Output tarafından başvurulan tensörün (muhtemelen kısmen bilinen) şeklini döndürür.
soyut Sınıf<T>
tip ()
Bu işlenenin tensör türünü döndürür
org.tensorflow.ndarray.Shaped arayüzünden
soyut int
rütbe ()
soyut Şekil
şekil ()
soyut uzun
boyut ()
Bu kabın toplam boyutunu değer sayısı cinsinden hesaplar ve döndürür.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "MatrixSolveLs"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static MatrixSolveLs <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> matrisi, İşlenen <T> rhs, İşlenen < TFloat64 > l2Regularizer, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir MatrixSolveLs işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
matris Şekil `[..., M, N]`dir.
rhs Şekil `[..., M, K]`dir.
l2düzenleyici Skaler tensör.

seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İade
  • MatrixSolveL'lerin yeni bir örneği

genel statik MatrixSolveLs.Options hızlı (Boolean hızlı)

genel Çıkış <T> çıkışı ()

Şekil `[..., N, K]`dir.