公開最終クラスルー
1 つ以上の正方行列の LU 分解を計算します。
入力は、最も内側の 2 次元が正方行列を形成する形状 `[..., M, M]` のテンソルです。
入力は反転可能である必要があります。
出力は、すべての入力部分行列 `[..., :, :]` の LU 分解を含む 2 つのテンソル LU および P で構成されます。 LU は、下三角因子と上三角因子をエンコードします。
形状 `[M, M]` の各入力部分行列について、L は、単位対角をもつ形状 `[M, M]` の下三角行列であり、そのエントリは LU の厳密に下三角部分に対応します。 U は、形状 '[M, M]' の上三角行列で、そのエントリは LU の対角を含む上三角部分に対応します。
P は、「0」から「M-1」までのインデックスのリストとしてエンコードされた置換行列を表します。 P_mat が P に対応する置換行列を表す場合、L、U、および P は P_mat * input = L * U を満たします。
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| static <T extends TType , U extends TNumber > Lu <T, U> | |
| static <T extends TType > Lu <T, TInt32 > | |
| 出力<T> | ル（） 形状 `[..., M, M]` のテンソル。厳密に下三角部分は単位対角を持つ下三角因子 'L' を表し、上三角部分は上三角因子 'U' を表します。 |
| 出力<U> | ぷ() `0..M-1` のインデックスのリストとしてエンコードされた行の順列。 |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: 「Lu」
パブリックメソッド
public static Lu <T, U> create (スコープscope、オペランド<T>入力、クラス<U>出力IdxType)
新しい Lu オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 入力 | 最も内側の 2 次元がサイズ `[M, M]` の行列を形成する形状 `[..., M, M]` のテンソル。 |
戻り値
- Lu の新しいインスタンス
public static Lu <T, TInt32 > create (スコープscope、オペランド<T>入力)
デフォルトの出力タイプを使用して新しい Lu オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 入力 | 最も内側の 2 次元がサイズ `[M, M]` の行列を形成する形状 `[..., M, M]` のテンソル。 |
戻り値
- Lu の新しいインスタンス