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Python tf.linalg.lu_solve用法及代碼示例


在給定 LU 分解的情況下，求解線性 eqns A X = RHS 係統。

用法

tf.linalg.lu_solve(
    lower_upper, perm, rhs, validate_args=False, name=None
)

參數

  • lower_upper lu 由 tf.linalg.lu 返回，即如果 matmul(P, matmul(L, U)) = X 則 lower_upper = L + U - eye 。
  • perm p 由 tf.linag.lu 返回，即如果 matmul(P, matmul(L, U)) = X 則 perm = argmax(P) 。
  • rhs Matrix-shaped float Tensor 表示要求解的目標； A X = RHS 。要處理向量情況，請使用：lu_solve(..., rhs[..., tf.newaxis])[..., 0]。
  • validate_args Python bool 指示是否應檢查參數的正確性。注意：此函數不驗證隱含矩陣實際上是可逆的，即使在 validate_args=True 時也是如此。默認值：False(即不驗證參數)。
  • name Python str 賦予此對象管理的操作的名稱。默認值：None(即'lu_solve')。

返回

  • x A @ X = RHS 中的 X 。

注意：此函數不驗證隱含矩陣實際上是可逆的，即使在 validate_args=True 時也不檢查此條件。

例子

import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp

x = [[[1., 2],
      [3, 4]],
     [[7, 8],
      [3, 4]]]
inv_x = tf.linalg.lu_solve(*tf.linalg.lu(x), rhs=tf.eye(2))
tf.assert_near(tf.matrix_inverse(x), inv_x)
# ==> True

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注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.linalg.lu_solve。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。