tf.raw_ops.SparseMatrixOrderingAMD

Вычисляет приближённый порядок минимальной степени (AMD) для input.

tf.raw_ops.SparseMatrixOrderingAMD(
    input, name=None
)

Вычисляет приближённый порядок минимальной степени (AMD) для разреженной матрицы.

Возвращённую перестановку можно использовать для перестановки строк и столбцов заданной разреженной матрицы. Обычно это приводит к тому, что при разложении разреженной матрицы после перестановки Холецкого (или другом разложении) возникает меньше нулевых элементов заполнения, чем при разложении исходной матрицы.

Входная разреженная матрица может иметь ранг 2 или 3. Выходной тензор, представляющий перестановку, будет иметь соответственно ранг 1 или 2 с той же формой пакета, что и входной тензор.

Каждый компонент входной разреженной матрицы должен представлять собой квадратную симметричную матрицу; считывается только её нижняя треугольная часть. Значения разреженной матрицы не влияют на возвращаемую перестановку — используется только структура разреженности матрицы. Поэтому одну перестановку AMD можно повторно использовать для разложений Холецкого разреженных матриц с одинаковой структурой разреженности, но, возможно, разными значениями.

Каждый пакетный компонент выходной перестановки представляет перестановку элементов N, где каждый компонент входной разреженной матрицы содержит N строк. То есть компонент содержит каждое из целых чисел {0, .. N-1} ровно один раз. i-й элемент указывает индекс строки, в которую отображается i-я строка.

Пример использования:

from tensorflow.python.ops.linalg.sparse import sparse_csr_matrix_ops

a_indices = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 1], [2, 2], [3, 3]])
a_values = np.array([1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 4.0], np.float32)
a_dense_shape = [4, 4]

with tf.Session() as sess:
  # Define (COO format) SparseTensor over Numpy array.
  a_st = tf.sparse.SparseTensor(a_indices, a_values, a_dense_shape)

  # Convert SparseTensors to CSR SparseMatrix.
  a_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_tensor_to_csr_sparse_matrix(
      a_st.indices, a_st.values, a_st.dense_shape)

  # Obtain the AMD Ordering for the CSR SparseMatrix.
  ordering_amd = sparse_csr_matrix_ops.sparse_matrix_ordering_amd(sparse_matrix)

  ordering_amd_value = sess.run(ordering_amd)

ordering_amd_value содержит порядок AMD: [1 2 3 0].

входные данные: A CSRSparseMatrix.