Calcula la descomposición propia de un lote de matrices autoadjuntas
(Nota: solo se admiten entradas reales).
Calcula los valores propios y vectores propios de las matrices M por N más internas en tensor tal que tensor[...,:,:] = u[..., :, :] * Diag(s[..., :] ) * Transponer(v[...,:,:]).
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| estático <T extiende TType > Svd <T> | |
| Salida <T> | s () Valores singulares. |
| Salida <T> | tú () Vectores singulares izquierdos. |
| Salida <T> | v () Vectores singulares derechos. |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Svd estático público <T> crear (alcance alcance , operando <T> a, maxIter largo, épsilon flotante, configuración de precisión de cadena)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación Svd.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| a | el tensor de entrada. |
| maxIter | Número máximo de actualizaciones de barrido, es decir, toda la parte triangular inferior o la parte triangular superior en función del parámetro inferior. Heurísticamente, se ha argumentado que en la práctica se necesitan barridos aproximadamente log(min (M, N)) (Ref: Golub & van Loan "Matrix Computation"). |
| épsilon | la relación de tolerancia. |
| configuración de precisión | un protocolo xla::PrecisionConfig serializado. |
Devoluciones
- una nueva instancia de Svd
Salida pública <T> s ()
Valores singulares. Los valores se ordenan en orden inverso de magnitud, por lo que s[..., 0] es el valor más grande, s[..., 1] es el segundo más grande, etc.
Calcula la descomposición propia de un lote de matrices autoadjuntas
(Nota: solo se admiten entradas reales).
Calcula los valores propios y vectores propios de las matrices M por N más internas en tensor tal que tensor[...,:,:] = u[..., :, :] * Diag(s[..., :] ) * Transponer(v[...,:,:]).
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| estático <T extiende TType > Svd <T> | |
| Salida <T> | s () Valores singulares. |
| Salida <T> | tú () Vectores singulares izquierdos. |
| Salida <T> | v () Vectores singulares derechos. |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Svd estático público <T> crear (alcance alcance , operando <T> a, maxIter largo, épsilon flotante, configuración de precisión de cadena)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación Svd.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| a | el tensor de entrada. |
| maxIter | Número máximo de actualizaciones de barrido, es decir, toda la parte triangular inferior o la parte triangular superior en función del parámetro inferior. Heurísticamente, se ha argumentado que en la práctica se necesitan barridos aproximadamente log(min (M, N)) (Ref: Golub & van Loan "Matrix Computation"). |
| épsilon | la relación de tolerancia. |
| configuración de precisión | un protocolo xla::PrecisionConfig serializado. |
Devoluciones
- una nueva instancia de Svd
Salida pública <T> s ()
Valores singulares. Los valores se ordenan en orden inverso de magnitud, por lo que s[..., 0] es el valor más grande, s[..., 1] es el segundo más grande, etc.