Svd

публичный финальный класс Svd

Вычисляет собственное разложение пакета самосопряженных матриц.

(Примечание: поддерживаются только реальные входные данные).

Вычисляет собственные значения и собственные векторы самых внутренних матриц размера M на N в тензоре таких, что tensor[...,:,:] = u[..., :, :] * Diag(s[..., :] ) * Транспонировать(v[...,:,:]).

Константы

Нить

OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Публичные методы

статический <T расширяет TType > Svd <T>	create ( Область видимости , Операнд <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String PrecisionConfig) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию Svd.
Выход <Т>	с () Сингулярные значения.
Выход <Т>	ты () Левые сингулярные векторы.
Выход <Т>	в () Правые сингулярные векторы.

Унаследованные методы

Из класса org.tensorflow.op.RawOp

последнее логическое значение	равно (Объект obj)
окончательный интервал	хэш-код ()
Операция	оп () Верните эту единицу вычислений как одну Operation .
последняя строка	нанизывать ()

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Из интерфейса org.tensorflow.op.Op

абстрактная среда выполнения	окружение () Верните среду выполнения, в которой была создана эта операция.
абстрактная операция	оп () Верните эту единицу вычислений как одну Operation .

Константы

общедоступная статическая финальная строка OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Постоянное значение: «XlaSvd»

Публичные методы

public static Svd <T> create (область области действия , операнд <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String PrecisionConfig)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию Svd.

Параметры

объем	текущий объем
а	входной тензор.
МаксИтер	максимальное количество обновлений развертки, т.е. вся нижняя треугольная часть или верхняя треугольная часть на основе нижнего параметра. С эвристической точки зрения утверждалось, что на практике необходимы приблизительно log(min (M, N)) разверток (ссылка: Голуб и ван Лоан «Матричные вычисления»).
эпсилон	коэффициент толерантности.
точностьConfig	сериализованный прототип xla::PrecisionConfig.

Возврат

• новый экземпляр Svd

публичный вывод <T> s ()

Сингулярные значения. Значения отсортированы в обратном порядке величины, поэтому s[..., 0] — самое большое значение, s[..., 1] — второе по величине и т. д.

публичный вывод <T> u ()

Левые сингулярные векторы.

публичный вывод <T> v ()

Правые сингулярные векторы.