tf.linalg.tridiagonal_matmul
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Умножает тридиагональную матрицу на матрицу.
tf.linalg.tridiagonal_matmul(
diagonals, rhs, diagonals_format='compact', name=None
)
diagonals представляет собой представление 3-диагональной NxN матрицы, которое зависит от diagonals_format.
В формате matrix, diagonals должна быть тензор с формой [..., M, M], где две внутренние размерности представляют квадратные тридиагональные матрицы. Элементы за пределами трех диагоналей будут игнорироваться.
Если используется формат compact, три диагонали объединяются в один тензор с формой [..., 3, M], где последние две размерности содержат наддиагональ, диагональ и поддиагональ в указанном порядке. Аналогично формату sequence, элементы diagonals[..., 0, M-1] и diagonals[..., 2, 0] игнорируются.
Формат sequence рекомендуется, так как он обеспечивает наилучшую производительность.
rhs — это матрица справа от знака умножения. Ее форма [..., M, N].
Пример:
superdiag = tf.constant([-1, -1, 0], dtype=tf.float64) maindiag = tf.constant([2, 2, 2], dtype=tf.float64) subdiag = tf.constant([0, -1, -1], dtype=tf.float64) diagonals = [superdiag, maindiag, subdiag] rhs = tf.constant([[1, 1], [1, 1], [1, 1]], dtype=tf.float64) x = tf.linalg.tridiagonal_matmul(diagonals, rhs, diagonals_format='sequence')
| Аргументы | |
|---|---|
diagonals | Tensor или кортеж из Tensor, описывающий левую часть. Форма зависит от diagonals_format, см. описание выше. Должно быть float32, float64, complex64 или complex128. |
rhs | Tensor формы [..., M, N] и с тем же типом данных, что и diagonals. |
diagonals_format | один из sequence или compact. По умолчанию compact. |
name | Имя для этой Op (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Tensor формы [..., M, N], содержащий результат умножения. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | В случае предоставления неподдерживаемого типа в качестве входных данных или при неправильной форме входных тензоров. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/linalg/tridiagonal_matmul