Calcula la descomposición de Cholesky de una o más matrices cuadradas.
La entrada es un tensor de forma "[..., M, M]" cuyas 2 dimensiones más internas forman matrices cuadradas.
La entrada tiene que ser simétrica y definida positiva. Solo la parte triangular inferior de la entrada se utilizará para esta operación. No se leerá la parte triangular superior.
La salida es un tensor de la misma forma que la entrada que contiene las descomposiciones de Cholesky para todas las submatrices de entrada `[...,:,:]`.
Nota: El cálculo del gradiente en la GPU es más rápida para grandes matrices, pero no para las grandes dimensiones de lote cuando las submatrices son pequeños. En este caso, podría ser más rápido usar la CPU.
Constantes
| Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
| Salida <T> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| estática <T se extiende Ttype > Cholesky <T> | |
| Salida <T> | salida () La forma es "[..., M, M]". |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
pública de salida <T> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static Cholesky <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> entrada)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación de Cholesky.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| aporte | La forma es "[..., M, M]". |
Devoluciones
- una nueva instancia de Cholesky