Svd

público final de aula Svd

Calcula a decomposição própria de um lote de matrizes auto-adjuntas

(Nota: apenas entradas reais são suportadas).

Calcula os autovalores e autovetores das matrizes M por N mais internas no tensor, de modo que o tensor [...,:,:] = u [...,:,:] * Diag (s [...,:] ) * Transpor (v [...,:,:]).

Constantes

Fragmento OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Métodos Públicos

static <T extends TType > Svd <T>
criar ( Escopo do escopo, Operando <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String precisionConfig)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação Svd.
Saída <T>
s ()
Valores singulares.
Saída <T>
u ()
Vetores singulares à esquerda.
Saída <T>
v ()
Vetores singulares à direita.

Métodos herdados

org.tensorflow.op.RawOp
final booleano
igual a (objeto obj)
final int
hashCode ()
Operação
op ()
Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .
corda final
toString ()
boleano
igual a (objeto arg0)
aula final <?>
getClass ()
int
hashCode ()
vazio final
notificar ()
vazio final
notificar tudo ()
Fragmento
toString ()
vazio final
espera (long arg0, int arg1)
vazio final
espera (long arg0)
vazio final
espera ()
org.tensorflow.op.Op
Abstract ExecutionEnvironment
env ()
Retorne o ambiente de execução em que este op foi criado.
Operação abstrata
op ()
Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .

Constantes

public static final String OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Valor constante: "XlaSvd"

Métodos Públicos

public static Svd <T> create ( escopo do escopo, Operando <T> a, Long maxIter, Float epsilon, String precisionConfig)

Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação Svd.

Parâmetros
alcance escopo atual
uma o tensor de entrada.
maxIter número máximo de atualização de varredura, ou seja, toda a parte triangular inferior ou parte triangular superior com base no parâmetro inferior. Heuristicamente, argumentou-se que varreduras de aproximadamente log (min (M, N)) são necessárias na prática (Ref: Golub & van Loan "Matrix Computation").
épsilon a relação de tolerância.
precisãoConfig um protótipo xla :: PrecisionConfig serializado.
Devoluções
  • uma nova instância de Svd

Public Output <T> s ()

Valores singulares. Os valores são classificados em ordem inversa de magnitude, então s [..., 0] é o maior valor, s [..., 1] é o segundo maior, etc.

Saída pública <T> u ()

Vetores singulares à esquerda.

Saída pública <T> v ()

Vetores singulares à direita.