Svd

パブリック最終クラスSvd

1 つ以上の行列の特異値分解を計算します。

`input` 内の各内部行列の SVD を `input[..., :, :] = u[..., :, :] * diag(s[..., :, :]) * のように計算します。 transpose(v[..., :, :])`

# a is a tensor containing a batch of matrices.
 # s is a tensor of singular values for each matrix.
 # u is the tensor containing the left singular vectors for each matrix.
 # v is the tensor containing the right singular vectors for each matrix.
 s, u, v = svd(a)
 s, _, _ = svd(a, compute_uv=False)
 

ネストされたクラス

クラスSVD.オプションSvdのオプションの属性

定数

OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

静的Svd.Options
computeUv (ブール値の computeUv)
static <T extends TType > Svd <T>
create (スコープscope、オペランド<T>入力、オプション...オプション)
新しい Svd 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的Svd.Options
fullMatrices (ブール値の fullMatrices)
出力<T>
()
特異値。
出力<T>
()
左特異ベクトル。
出力<T>
v ()
左特異ベクトル。

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "Svd"

パブリックメソッド

public static Svd.Options computeUv (ブール型 computeUv)

パラメータ
Uvを計算するtrue の場合、左と右の特異ベクトルが計算され、それぞれ `u` と `v` で返されます。 false の場合、`u` と `v` は設定されず、決して参照されるべきではありません。

public static Svd <T> create (スコープスコープ、オペランド<T>入力、オプション...オプション)

新しい Svd 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメータ
範囲現在のスコープ
入力最も内側の 2 次元がサイズ `[M, N]` の行列を形成する形状 `[..., M, N]` のテンソル。 'P' を 'M' と 'N' の最小値とする。
オプションオプションの属性値を持ちます
返品
  • Svd の新しいインスタンス

public static Svd.Options fullMatrices (ブール値 fullMatrices)

パラメータ
フル行列true の場合、フルサイズの `u` と `v` を計算します。 false (デフォルト) の場合、先頭の 'P' 特異ベクトルのみを計算します。 「compute_uv」が「False」の場合は無視されます。

public出力<T> s ()

特異値。形状は「[...,P]」です。

public出力<T> u ()

左特異ベクトル。 `full_matrices` が `False` の場合、shape は `[..., M, P]` になります。 `full_matrices` が `True` の場合、shape は `[..., M, M]` になります。 「compute_uv」が「False」の場合は未定義です。

public出力<T> v ()

左特異ベクトル。 `full_matrices` が `False` の場合、shape は `[..., N, P]` になります。 `full_matrices` が `True` の場合、shape は `[..., N, N]` になります。 「compute_uv」が false の場合は未定義です。