공개 최종 수업 Eig
하나 이상의 정사각 행렬의 고유 분해를 계산합니다.
`input[..., :, :] = v[..., :, :] * diag(e[..., :])`. 고유값은 내림차순으로 정렬되지 않습니다.
# 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)
중첩 클래스
| 수업 | Eig.옵션 | Eig 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 정적 Eig.옵션 | 계산V (부울 계산V) |
| static <U는 TType을 확장합니다. > Eig <U> | |
| 출력 <U> | 전자 () 고유값. |
| 출력 <U> | v () 고유벡터. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "Eig"
공개 방법
public static Eig <U> create ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TType > 입력, Class<U> Tout, 옵션... 옵션)
새로운 Eig 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 입력 | `[N, N]` 형태의 `Tensor` 입력입니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- Eig의 새로운 인스턴스