Python tf.raw_ops.Qr用法及代码示例

计算一个或多个矩阵的 QR 分解。

用法

tf.raw_ops.Qr(
    input, full_matrices=False, name=None
)

参数

input 一个Tensor。必须是以下类型之一：float64 , float32 , half , complex64 , complex128。形状为 [..., M, N] 的张量，其 inner-most 2 维形成大小为 [M, N] 的矩阵。令 P 为 M 和 N 的最小值。
full_matrices 可选的 bool 。默认为 False 。如果为真，则计算全尺寸 q 和 r 。如果为 false(默认值)，则仅计算 q 的前导 P 列。
name 操作的名称(可选)。

Tensor 对象 (q, r) 的元组。
q 一个Tensor。具有与 input 相同的类型。
r 一个Tensor。具有与 input 相同的类型。

计算 tensor 中每个内部矩阵的 QR 分解，使得 tensor[...,:,:] = q[...,:,:] * r[...,:,:])

目前，仅当内部矩阵的前 P 列线性无关时，QR 分解的梯度才明确定义，其中 P 是 M 和 N 的最小值，即 2 个 inner-most 维度tensor 的。

# a is a tensor.
# q is a tensor of orthonormal matrices.
# r is a tensor of upper triangular matrices.
q, r = qr(a)
q_full, r_full = qr(a, full_matrices=True)

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.raw_ops.Qr。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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