SparseMatrixOrderingAMD

מחשב את סדר התואר המינימלי (AMD) של 'קלט'.

מחשב את ההזמנה של התואר המינימלי (AMD) עבור מטריצה ​​דלילה.

ניתן להשתמש בתמורה המוחזרת כדי לשנות את השורות והעמודות של המטריצה ​​הדלילה הנתונה. זה גורם בדרך כלל ל-Cholesky הדל של מטריצה ​​דלילה מתמורה (או פירוקים אחרים) עם פחות מילוי אפס בהשוואה לפירוק של המטריצה ​​המקורית.

למטריצת הקלט הדלילה עשויה להיות דרגה 2 או דרגה 3. לטנסור הפלט, המייצג, תהיה דרגה 1 או 2 בהתאמה, עם אותה צורת אצווה כמו הקלט.

כל רכיב של מטריצת הקלט הדלילה חייב לייצג מטריצה ​​סימטרית ריבועית; רק החלק המשולש התחתון של המטריצה ​​נקרא. הערכים של המטריצה ​​הדלילה אינם משפיעים על התמורה המוחזרת, נעשה שימוש רק בדפוס הדלילות של המטריצה ​​הדלילה. לפיכך, ניתן לעשות שימוש חוזר בהזמנה אחת של AMD עבור פירוק Cholesky של מטריצות דלילות עם אותה דפוס דלילות אך עם ערכים שונים אולי.

כל רכיב אצווה של תמורת הפלט מייצג תמורה של 'N' אלמנטים, כאשר לכל רכיבי המטריצה ​​הדלילים של הקלט יש 'N' שורות. כלומר, הרכיב מכיל כל אחד מהמספרים השלמים `{0, .. N-1}` בדיוק פעם אחת. האלמנט `i` מייצג את אינדקס השורה שהשורה `ה` ממופה אליו.

דוגמה לשימוש:

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)
 

קלט: A `CSRSparseMatrix`.