एक या अधिक वर्ग आव्यूहों के चोलेस्की अपघटन की गणना करता है।
इनपुट `[..., M, M]` आकार का एक टेंसर है जिसके सबसे अंदरूनी 2 आयाम वर्ग मैट्रिक्स बनाते हैं।
इनपुट सममित और सकारात्मक निश्चित होना चाहिए। इस ऑपरेशन के लिए इनपुट के केवल निचले-त्रिकोणीय भाग का उपयोग किया जाएगा। ऊपरी त्रिकोणीय भाग नहीं पढ़ा जायेगा।
आउटपुट सभी इनपुट सबमैट्रिसेस `[..., :, :]` के लिए चॉलेस्की डीकंपोजिशन वाले इनपुट के समान आकार का एक टेंसर है।
ध्यान दें : GPU पर ग्रेडिएंट गणना बड़े मैट्रिक्स के लिए तेज़ होती है, लेकिन बड़े बैच आयामों के लिए नहीं, जब सबमैट्रिसेस छोटे होते हैं। इस स्थिति में सीपीयू का उपयोग करना तेज़ हो सकता है।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थैतिक <T टीटाइप > चोलेस्की <T> का विस्तार करता है | |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () आकार `[..., एम, एम]` है। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक चोल्स्की <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट)
एक नए चॉलेस्की ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | आकार `[..., एम, एम]` है। |
रिटर्न
- चोल्स्की का एक नया उदाहरण