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
弦 | 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> | |
静的Svd.Options | fullMatrices (ブール値の fullMatrices) |
出力<T> | す() 特異値。 |
出力<T> | う() 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> 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。