Svd
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
स्व-सहायक मैट्रिक्स के एक बैच के ईजेन अपघटन की गणना करता है
(नोट: केवल वास्तविक इनपुट ही समर्थित हैं)।
टेंसर में अंतरतम एम-बाय-एन मैट्रिक्स के आइगेनवैल्यू और आइजेनवेक्टर की गणना इस प्रकार करता है कि टेंसर[...,:,:] = यू[..., :, :] * डायग(एस[..., :] ) * ट्रांसपोज़(v[...,:,:]).
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
स्थिर <T टीटाइप > Svd <T> का विस्तार करता है | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> ए, लॉन्ग मैक्सइटर, फ्लोट एप्सिलॉन, स्ट्रिंग प्रिसिजन कॉन्फिग) एक नए Svd ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
आउटपुट <T> | |
आउटपुट <T> | |
आउटपुट <T> | |
विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से बूलियन | बराबर (ऑब्जेक्ट arg0) |
अंतिम कक्षा<?> | गेटक्लास () |
int यहाँ | हैश कोड () |
अंतिम शून्य | सूचित करें () |
अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
डोरी | स्ट्रिंग () |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "XlaSvd"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक एसवीडी <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> ए, लॉन्ग मैक्सइटर, फ्लोट एप्सिलॉन, स्ट्रिंग प्रिसिजन कॉन्फिग)
एक नए Svd ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|
ए | इनपुट टेंसर. |
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मैक्सइटर | स्वीप अपडेट की अधिकतम संख्या, यानी, पूरे निचले त्रिकोणीय भाग या निचले पैरामीटर के आधार पर ऊपरी त्रिकोणीय भाग। अनुमानतः, यह तर्क दिया गया है कि व्यवहार में लगभग लॉग (न्यूनतम (एम, एन)) स्वीप की आवश्यकता होती है (संदर्भ: गोलूब और वैन लोन "मैट्रिक्स कंप्यूटेशन")। |
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एप्सिलॉन | सहनशीलता अनुपात. |
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परिशुद्धताकॉन्फिग | एक क्रमबद्ध xla::PrecisionConfig प्रोटो। |
---|
सार्वजनिक आउटपुट <T> s ()
एकवचन मान. मानों को परिमाण के विपरीत क्रम में क्रमबद्ध किया जाता है, इसलिए s[..., 0] सबसे बड़ा मान है, s[..., 1] दूसरा सबसे बड़ा मान है, आदि।
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आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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."]]