공개 최종 수업 Qr
하나 이상의 행렬의 QR 분해를 계산합니다.
`tensor[...,:,:] = q[...,:,:] * r[...,:,:])`가 되도록 `tensor`의 각 내부 행렬의 QR 분해를 계산합니다.
현재 QR 분해에 대한 기울기는 내부 행렬의 첫 번째 'P' 열이 선형 독립인 경우에만 잘 정의됩니다. 여기서 'P'는 가장 안쪽 차원인 'M'과 'N'의 최소값입니다. '텐서'.
# a is a tensor.
# q is a tensor of orthonormal matrices.
# r is a tensor of upper triangular matrices.
q, r = qr(a)
q_full, r_full = qr(a, full_matrices=True)
중첩 클래스
| 수업 | Qr.옵션 | Qr 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| static <T는 TType을 확장합니다. > Qr <T> | |
| 정적 Qr.옵션 | fullMatrices (부울 fullMatrices) |
| 출력 <T> | q () 'a'의 범위에 대한 직교기저입니다. |
| 출력 <T> | r () 삼각 요인. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "Qr"
공개 방법
public static Qr <T> create (범위 범위 , 피연산자 <T> 입력, 옵션... 옵션)
새로운 Qr 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 입력 | 가장 안쪽의 2차원이 `[M, N]` 크기의 행렬을 형성하는 형태 `[..., M, N]`의 텐서입니다. 'P'를 'M'과 'N'의 최소값으로 둡니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- Qr의 새로운 인스턴스
공개 정적 Qr.Options fullMatrices (부울 fullMatrices)
매개변수
| 전체 행렬 | true인 경우 전체 크기 `q`와 `r`을 계산합니다. false(기본값)인 경우 `q`의 선행 `P` 열만 계산합니다. |
|---|
공개 출력 <T> q ()
'a'의 범위에 대한 직교기저입니다. `full_matrices`가 `False`이면 모양은 `[..., M, P]`입니다. `full_matrices`가 `True`이면 모양은 `[..., M, M]`입니다.
공개 출력 <T> r ()
삼각 요인. `full_matrices`가 `False`이면 모양은 `[..., P, N]`입니다. 'full_matrices'가 'True'이면 모양은 '[..., M, N]'입니다.