SparseMatrixOrderingAMD

`ইনপুট` এর আনুমানিক সর্বনিম্ন ডিগ্রি (AMD) ক্রম গণনা করে।

একটি স্পার্স ম্যাট্রিক্সের জন্য আনুমানিক ন্যূনতম ডিগ্রী (AMD) ক্রম গণনা করে।

প্রদত্ত স্পার্স ম্যাট্রিক্সের সারি এবং কলামগুলিকে স্থানান্তরিত করার জন্য প্রত্যাবর্তিত স্থানান্তর ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি সাধারণত মূল ম্যাট্রিক্সের পচনের তুলনায় কম শূন্য ফিল-ইন থাকার ফলে পারমিউটেড স্পার্স ম্যাট্রিক্সের স্পার্স চোলেস্কি (বা অন্যান্য পচন) ঘটায়।

ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের র‍্যাঙ্ক 2 বা র‍্যাঙ্ক 3 থাকতে পারে। আউটপুট টেনসর, যাকে প্রতিনিধিত্ব করে তখন ইনপুটের মতো একই ব্যাচের আকৃতির সাথে যথাক্রমে 1 বা 2 র‍্যাঙ্ক থাকবে।

ইনপুট স্পার্স ম্যাট্রিক্সের প্রতিটি উপাদান অবশ্যই একটি বর্গাকার প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের প্রতিনিধিত্ব করবে; শুধুমাত্র ম্যাট্রিক্সের নীচের ত্রিভুজাকার অংশটি পড়া হয়। স্পার্স ম্যাট্রিক্সের মানগুলি প্রত্যাবর্তিত স্থানচ্যুতিকে প্রভাবিত করে না, শুধুমাত্র স্পার্স ম্যাট্রিক্সের স্পারসিটি প্যাটার্ন ব্যবহার করা হয়। তাই, একই স্পার্সিটি প্যাটার্নের সাথে কিন্তু সম্ভবত ভিন্ন মান সহ স্পার্স ম্যাট্রিক্সের চোলেস্কি পচনের জন্য একটি একক AMD অর্ডার পুনরায় ব্যবহার করা যেতে পারে।

আউটপুট পারমুটেশনের প্রতিটি ব্যাচের উপাদান `N` উপাদানগুলির একটি স্থানান্তরকে প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে ইনপুট স্পারস ম্যাট্রিক্স উপাদানগুলির প্রত্যেকটিতে `N` সারি রয়েছে। অর্থাৎ, উপাদানটিতে প্রতিটি পূর্ণসংখ্যা `{0, .. N-1}` ঠিক একবার থাকে। `i`তম উপাদানটি সারি সূচীকে প্রতিনিধিত্ব করে যেটিতে `i`তম সারি ম্যাপ করে।

ব্যবহারের উদাহরণ:

from tensorflow.python.ops.linalg.sparse import sparse_csr_matrix_ops
 
     a_indices = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 1], [2, 2], [3, 3]])
     a_values = np.array([1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 4.0], np.float32)
     a_dense_shape = [4, 4]
 
     with tf.Session() as sess:
       # Define (COO format) SparseTensor over Numpy array.
       a_st = tf.sparse.SparseTensor(a_indices, a_values, a_dense_shape)
 
       # Convert SparseTensors to CSR SparseMatrix.
       a_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_tensor_to_csr_sparse_matrix(
           a_st.indices, a_st.values, a_st.dense_shape)
 
       # Obtain the AMD Ordering for the CSR SparseMatrix.
       ordering_amd = sparse_csr_matrix_ops.sparse_matrix_ordering_amd(sparse_matrix)
 
       ordering_amd_value = sess.run(ordering_amd)
 

ইনপুট: একটি `CSRSparseMatrix`।