सार्वजनिक अंतिम कक्षा Svd
एक या अधिक आव्यूहों के एकल मान अपघटन की गणना करता है।
`इनपुट` में प्रत्येक आंतरिक मैट्रिक्स के एसवीडी की गणना इस प्रकार करें कि `इनपुट[..., :, :] = u[..., :, :] * डायग(s[..., :, :]) * ट्रांसपोज़(v[..., :, :])`
# a is a tensor containing a batch of matrices.
# s is a tensor of singular values for each matrix.
# u is the tensor containing the left singular vectors for each matrix.
# v is the tensor containing the right singular vectors for each matrix.
s, u, v = svd(a)
s, _, _ = svd(a, compute_uv=False)
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | Svd.विकल्प | Svd के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर Svd.विकल्प | कंप्यूटयूवी (बूलियन कंप्यूटयूवी) |
| स्थिर <T टीटाइप > Svd <T> का विस्तार करता है | |
| स्थिर Svd.विकल्प | फुलमैट्रिसेस (बूलियन फुलमैट्रिसेस) |
| आउटपुट <T> | एस () एकवचन मान. |
| आउटपुट <T> | आप () वाम एकवचन सदिश. |
| आउटपुट <T> | वी () वाम एकवचन सदिश. |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "एसवीडी"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक Svd.Options कंप्यूटयूवी (बूलियन कंप्यूटयूवी)
पैरामीटर
| कंप्यूटयूवी | यदि सत्य है, तो बाएँ और दाएँ एकवचन वैक्टर की गणना की जाएगी और क्रमशः `u` और `v` में लौटाया जाएगा। यदि गलत है, तो `u` और `v` सेट नहीं हैं और उन्हें कभी भी संदर्भित नहीं किया जाना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक Svd <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, विकल्प... विकल्प)
एक नए Svd ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | आकार का एक टेंसर `[..., M, N]` जिसके सबसे भीतरी 2 आयाम `[M, N]` आकार के आव्यूह बनाते हैं। मान लीजिए `P` `M` और `N` का न्यूनतम है। |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- Svd का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक Svd.Options फुलमैट्रिसेस (बूलियन फुलमैट्रिसेस)
पैरामीटर
| फुलमैट्रिसेस | यदि सत्य है, तो पूर्ण आकार `u` और `v` की गणना करें। यदि गलत (डिफ़ॉल्ट) है, तो केवल प्रमुख `पी` एकवचन वैक्टर की गणना करें। यदि `compute_uv` `गलत` है तो इसे अनदेखा किया जाता है। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <टी> यू ()
वाम एकवचन सदिश. यदि `full_matrices` `False` है तो आकार `[..., M, P]` है; यदि `full_matrices` `True` है तो आकार `[..., M, M]` है। यदि `compute_uv` `गलत` है तो अपरिभाषित।
सार्वजनिक आउटपुट <टी> वी ()
वाम एकवचन सदिश. यदि `full_matrices` `गलत` है तो आकार `[..., N, P]` है। यदि `full_matrices` `True` है तो आकार `[..., N, N]` है। यदि `compute_uv` गलत है तो अपरिभाषित।