แก้ระบบสมการเชิงเส้น
`เมทริกซ์` คือเทนเซอร์ของรูปร่าง `[..., M, M]` ซึ่ง 2 มิติด้านในสุดจะประกอบกันเป็นเมทริกซ์จัตุรัส `Rhs` คือเทนเซอร์ของรูปร่าง `[..., M, K]` `เอาท์พุต` จะเป็นรูปทรงเทนเซอร์ `[..., M, K]` หาก `adjoint` เป็น `False` ดังนั้น แต่ละเมทริกซ์เอาต์พุตจะเป็นไปตาม `เมทริกซ์[..., :, :] * เอาต์พุต[..., :, :] = rhs[..., :, :]` หาก `adjoint` เป็น `True` ดังนั้น แต่ละเมทริกซ์เอาต์พุตจะเป็นไปตาม `adjoint(matrix[..., :, :]) * output[..., :, :] = rhs[..., :, :]` .
คลาสที่ซ้อนกัน
| ระดับ | แก้ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Solve | |
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| คงที่ Solve.Options | ที่อยู่ติดกัน (ที่อยู่ติดบูลีน) |
| เอาท์พุต <T> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
| คงที่ <T ขยาย TType > แก้ <T> | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัว ดำเนินการ <T> เมทริกซ์ ตัวดำเนินการ <T> rhs ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ห่อการดำเนินการแก้ไขใหม่ |
| เอาท์พุต <T> | เอาท์พุท () รูปร่างคือ `[..., M, K]` |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
วิธีการสาธารณะ
สาธารณะคง Solve.Options adjoint (บูลีน adjoint)
พารามิเตอร์
| ติดกัน | บูลีนที่ระบุว่าจะแก้โจทย์ด้วย "เมทริกซ์" หรือส่วนที่อยู่ติดกัน (แบบบล็อก) |
|---|
เอาท์ พุท สาธารณะ <T> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สาธารณะคงที่ แก้ปัญหา <T> สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> เมทริกซ์, ตัวดำเนินการ <T> rhs, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ห่อการดำเนินการแก้ไขใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| เมทริกซ์ | รูปร่างคือ `[..., M, M]` |
| Rhs | รูปร่างคือ `[..., M, K]` |
| ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- ตัวอย่างใหม่ของ Solve