Svd
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
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> | create ( scope scope, Operand <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String precisionConfig) שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת Svd חדשה. |
פלט <T> | |
פלט <T> | u () וקטורים יחידים שמאלה. |
פלט <T> | v () וקטורים יחידים ישרים. |
שיטות בירושה
מכיתה java.lang.Object בוליאני | שווה (Object arg0) |
שיעור אחרון<?> | getClass () |
int | hashcode () |
ריק סופי | להודיע () |
ריק סופי | הודע הכל () |
חוּט | toString () |
ריק סופי | המתן (ארג0 ארוך, int arg1) |
ריק סופי | חכה (ארג0 ארוך) |
ריק סופי | חכה () |
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. |
---|
פלט ציבורי <T> s ()
ערכים יחידים. הערכים ממוינים בסדר גודל הפוך, ולכן s[..., 0] הוא הערך הגדול ביותר, s[..., 1] הוא השני בגודלו וכו'.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC)."],[],[],null,["# Svd\n\npublic final class **Svd** \nComputes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices\n\n\n(Note: Only real inputs are supported).\n\n\nComputes the eigenvalues and eigenvectors of the innermost M-by-N matrices in\ntensor such that tensor\\[...,:,:\\] = u\\[..., :, :\\] \\* Diag(s\\[..., :\\]) \\* Transpose(v\\[...,:,:\\]).\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Constants\n\n|--------|-----------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|\n| String | [OP_NAME](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/xla/Svd#OP_NAME) | The name of this op, as known by TensorFlow core engine |\n\n### Public Methods\n\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| static \\\u003cT extends [TType](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TType)\\\u003e [Svd](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/xla/Svd)\\\u003cT\\\u003e | [create](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/xla/Svd#create(org.tensorflow.op.Scope, org.tensorflow.Operand\u003cT\u003e, java.lang.Long, java.lang.Float, java.lang.String))([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e a, Long maxIter, Float epsilon, String precisionConfig) Factory method to create a class wrapping a new Svd operation. |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [s](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/xla/Svd#s())() Singular values. |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [u](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/xla/Svd#u())() Left singular vectors. |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [v](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/xla/Svd#v())() Right singular vectors. |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class [org.tensorflow.op.RawOp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp) \n\n|----------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| final boolean | [equals](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#equals(java.lang.Object))(Object obj) |\n| final int | [hashCode](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#hashCode())() |\n| [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n| final String | [toString](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#toString())() |\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface [org.tensorflow.op.Op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op) \n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [ExecutionEnvironment](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ExecutionEnvironment) | [env](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#env())() Return the execution environment this op was created in. |\n| abstract [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n\nConstants\n---------\n\n#### public static final String\n**OP_NAME**\n\nThe name of this op, as known by TensorFlow core engine \nConstant Value: \"XlaSvd\"\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public static [Svd](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/xla/Svd)\\\u003cT\\\u003e\n**create**\n([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e a, Long maxIter, Float epsilon, String precisionConfig)\n\nFactory method to create a class wrapping a new Svd operation. \n\n##### Parameters\n\n| scope | current scope |\n| a | the input tensor. |\n| maxIter | maximum number of sweep update, i.e., the whole lower triangular part or upper triangular part based on parameter lower. Heuristically, it has been argued that approximately log(min (M, N)) sweeps are needed in practice (Ref: Golub \\& van Loan \"Matrix Computation\"). |\n| epsilon | the tolerance ratio. |\n| precisionConfig | a serialized xla::PrecisionConfig proto. |\n|-----------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n##### Returns\n\n- a new instance of Svd \n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**s**\n()\n\nSingular values. The values are sorted in reverse order of magnitude, so\ns\\[..., 0\\] is the largest value, s\\[..., 1\\] is the second largest, etc. \n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**u**\n()\n\nLeft singular vectors. \n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**v**\n()\n\nRight singular vectors."]]