tf.linalg.cholesky

Вычисляет разложение Холецкого одной или нескольких квадратных матриц.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.cholesky, tf.compat.v1.linalg.cholesky

tf.linalg.cholesky(
    input: Annotated[Any, TV_Cholesky_T], name=None
) -> Annotated[Any, TV_Cholesky_T]

Используется в ноутбуках

Используется в учебниках
Случайное исследование TensorFlow Probability: оценка ковариации Заметки к выпуску TFP (блокнот 0.13.0) TensorFlow Distributions: Введение Баесовская гауссовская смесь моделей и гамильтоновский MCMC Заметки к выпуску TFP (блокнот 0.12.1)

Вход представляет собой тензор формы [..., M, M], внутренние 2 измерения которого образуют квадратные матрицы.

Вход должен быть симметричным и положительно определенным. Для этой операции будет использована только нижняя треугольная часть входных данных. Верхняя треугольная часть не будет считаться.

Выход — это тензор той же формы, что и вход, содержащий разложения Холецкого для всех входных подматриц [..., :, :].

Примечание: Вычисление градиента на GPU быстрее для больших матриц, но не для больших размерностей пакетного режима, когда подматрицы невелики. В этом случае использование CPU может быть быстрее.

Аргументы
`input`	А `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `float64`, `float32`, `half`, `complex64`, `complex128`. Форма — `[..., M, M]`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
А `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `input`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/linalg/cholesky