כיתת גמר ציבורית Svd
מחשב את הפירוק העצמי של אצווה של מטריצות צמודות עצמיות
(הערה: רק קלט אמיתי נתמך).
מחשב את הערכים העצמיים והווקטורים העצמיים של המטריצות M-by-N הפנימיות ביותר בטנסור כך שטנסור[...,:,:] = u[..., :, :] * Diag(s[..., :] ) * Transpose(v[...,:,:]).
קבועים
חוּט | OP_NAME | השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow |
שיטות ציבוריות
סטטי <T מרחיב את TType > Svd <T> | |
פלט <T> | s () ערכים יחידים. |
פלט <T> | u () וקטורים יחידים שמאלה. |
פלט <T> | v () וקטורים יחידים ישרים. |
שיטות בירושה
קבועים
מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME
השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow
ערך קבוע: "XlaSvd"
שיטות ציבוריות
Public static Svd <T> create ( scope scope, Operand <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String precisionConfig)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת Svd חדשה.
פרמטרים
תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
---|---|
א | טנסור הקלט. |
maxIter | המספר המרבי של עדכון סוויפ, כלומר, כל החלק המשולש התחתון או החלק המשולש העליון על סמך פרמטר נמוך יותר. מבחינה היוריסטית, נטען כי יש צורך בסוויפים בקירוב לוג(דקות (M,N)) בפועל (ר''פ: Golub & van Loan "חישוב מטריקס"). |
אפסילון | יחס הסובלנות. |
precisionConfig | פרוטו xla::PrecisionConfig בסידורי. |
החזרות
- מופע חדש של Svd
פלט ציבורי <T> s ()
ערכים יחידים. הערכים ממוינים בסדר גודל הפוך, ולכן s[..., 0] הוא הערך הגדול ביותר, s[..., 1] הוא השני בגודלו וכו'.