คำนวณการสลายตัวของ QR ของเมทริกซ์หนึ่งรายการขึ้นไป
คำนวณการสลายตัวของ QR ของเมทริกซ์ด้านในแต่ละตัวใน `เทนเซอร์` โดยที่ `เทนเซอร์[..., :, :] = q[..., :, :] * r[..., :,:])`
ในปัจจุบัน การไล่ระดับสีสำหรับการสลายตัวของ QR ได้รับการกำหนดไว้อย่างดีก็ต่อเมื่อคอลัมน์ `P` แรกของเมทริกซ์ด้านในมีความเป็นอิสระเชิงเส้นตรง โดยที่ `P` คือค่าต่ำสุดของ `M` และ `N` ซึ่งเป็น 2 มิติด้านในสุด ของ 'เทนเซอร์'
# a is a tensor.
# q is a tensor of orthonormal matrices.
# r is a tensor of upper triangular matrices.
q, r = qr(a)
q_full, r_full = qr(a, full_matrices=True)
คลาสที่ซ้อนกัน
ระดับ | Qr.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ Qr |
ค่าคงที่
สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
คงที่ <T ขยาย TType > Qr <T> | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , อินพุต Operand <T>, ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ Qr ใหม่ |
Qr.Options แบบคงที่ | fullMatrices (บูลีน fullMatrices) |
เอาท์พุต <T> | คิว () พื้นฐานออร์โธนอร์มอลสำหรับพิสัยของ `a` |
เอาท์พุต <T> | ร () ตัวประกอบสามเหลี่ยม |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
วิธีการสาธารณะ
สร้าง สาธารณะ Qr <T> คงที่ (ขอบเขต ขอบเขต , อินพุต Operand <T>, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ Qr ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
ป้อนข้อมูล | เทนเซอร์ของรูปร่าง `[..., M, N]` ซึ่ง 2 มิติด้านในสุดสร้างเมทริกซ์ขนาด `[M, N]` ให้ `P` เป็นค่าต่ำสุดของ `M` และ `N` |
ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- ตัวอย่างใหม่ของ Qr
Qr.Options สาธารณะแบบคง ที่ fullMatrices (บูลีน fullMatrices)
พารามิเตอร์
เมทริกซ์แบบเต็ม | หากเป็นจริง ให้คำนวณ `q` และ `r` ขนาดเต็ม หากเป็นเท็จ (ค่าเริ่มต้น) ให้คำนวณเฉพาะคอลัมน์ `P` นำหน้าของ `q` |
---|
เอาท์พุท สาธารณะ <T> q ()
พื้นฐานออร์โธนอร์มอลสำหรับพิสัยของ `a` หาก `full_matrices` เป็น `False` รูปร่างก็จะเป็น `[..., M, P]`; ถ้า `full_matrices` เป็น `True` รูปร่างก็จะเป็น `[..., M, M]`
เอาท์พุท สาธารณะ <T> r ()
ตัวประกอบสามเหลี่ยม หาก `full_matrices` เป็น `False` รูปร่างก็จะเป็น `[..., P, N]` หาก `full_matrices` เป็น `True` รูปร่างก็จะเป็น `[..., M, N]`