Eig

คลาสสุดท้ายสาธารณะ Eig

คำนวณการสลายตัวแบบลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์จตุรัสตั้งแต่หนึ่งเมทริกซ์ขึ้นไป

คำนวณค่าลักษณะเฉพาะและ (เป็นทางเลือก) เวกเตอร์ลักษณะเฉพาะที่ถูกต้องของเมทริกซ์ด้านในแต่ละตัวใน `input` โดยที่ `input[..., :, :] = v[..., :, :] * diag(e[..., :])`. ค่าลักษณะเฉพาะจะถูกจัดเรียงตามลำดับที่ไม่ลดลง

# a is a tensor.
 # e is a tensor of eigenvalues.
 # v is a tensor of eigenvectors.
 e, v = eig(a)
 e = eig(a, compute_v=False)
 

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ Eig.ตัวเลือก แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Eig

ค่าคงที่

สตริง OP_NAME ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

วิธีการสาธารณะ

Eig.Options แบบคงที่
computeV (บูลีน computeV)
คงที่ <U ขยาย TType > Eig <U>
สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <? ขยาย TType > อินพุต คลาส<U> Tout ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ Eig ใหม่
เอาท์พุต <U>
อี ()
ค่าลักษณะเฉพาะ
เอาท์พุต <U>
วี ()
ไอเกนเวกเตอร์

วิธีการสืบทอด

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "Eig"

วิธีการสาธารณะ

Eig.Options สาธารณะแบบคงที่ computeV (Boolean computeV)

พารามิเตอร์
คำนวณV หากเป็น "จริง" ดังนั้น eigenvector จะถูกคำนวณและส่งคืนใน "v" มิฉะนั้นจะคำนวณเฉพาะค่าลักษณะเฉพาะเท่านั้น

สร้าง Eig <U> สาธารณะแบบคงที่ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <? ขยาย TType > อินพุต, คลาส <U> Tout, ตัวเลือก... ตัวเลือก)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ Eig ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
ป้อนข้อมูล `เทนเซอร์` อินพุตของรูปร่าง `[N, N]`
ตัวเลือก มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก
การส่งคืน
  • ตัวอย่างใหม่ของ Eig

เอาท์พุท สาธารณะ <U> e ()

ค่าลักษณะเฉพาะ รูปร่างคือ `[N]`

เอาท์พุท สาธารณะ <U> v ()

ไอเกนเวกเตอร์ รูปร่างคือ `[N, N]`