codecamp

TensorFlow函数:tf.matrix_solve

tf.matrix_solve 函数
matrix_solve(
    matrix,
    rhs,
    adjoint=None,
    name=None
)

参考指南:数学函数>矩阵数学函数

求解线性方程组.

Matrix 是一个形状为 [..., M, M] 的张量,并且该张量最内部的 2 维构成方形矩阵.Rhs 是一个形状为 [..., M, K] 的张量.该函数的输出是一个形状为 [..., M, K] 的张量.如果 adjoint 为 False,则每个输出矩阵满足矩阵 [..., :, :] * output[..., :, :] = rhs[..., :, :].如果 adjoint为 True,则每个输出矩阵满足 adjoint(matrix[..., :, :]) * output[..., :, :] = rhs[..., :, :].

参数:

  • matrix:张量,必须是下列类型之一:float64,float32,complex64,complex128;并且形状为 [..., M, M].
  • rhs:张量,必须与 matrix 具有相同的类型;形状为 [..., M, K].
  • adjoint:可选的 bool 值,默认取值为 False.布尔值表示是否用矩阵或其 (block-wise) adjoint 来求解.
  • name:操作的名称(可选).

返回值:

该操作返回张量,与 matrix 具有相同的类型;形状是 [..., M, K].

TensorFlow函数:tf.matrix_set_diag
TensorFlow函数:tf.matrix_solve_ls
温馨提示
下载编程狮App,免费阅读超1000+编程语言教程
取消
确定
目录

TensorFlow 函数介绍

TensorFlow 函数模块:tf

TensorFlow的image模块

TensorFlow使用之tf.io

TensorFlow使用之tf.keras

TensorFlow函数教程:tf.keras.applications

TensorFlow函数教程:tf.keras.backend

TensorFlow使用之tf.metrics

TensorFlow使用之tf.nn

TensorFlow使用之tf.python_io

TensorFlow 功能函数

关闭

MIP.setData({ 'pageTheme' : getCookie('pageTheme') || {'day':true, 'night':false}, 'pageFontSize' : getCookie('pageFontSize') || 20 }); MIP.watch('pageTheme', function(newValue){ setCookie('pageTheme', JSON.stringify(newValue)) }); MIP.watch('pageFontSize', function(newValue){ setCookie('pageFontSize', newValue) }); function setCookie(name, value){ var days = 1; var exp = new Date(); exp.setTime(exp.getTime() + days*24*60*60*1000); document.cookie = name + '=' + value + ';expires=' + exp.toUTCString(); } function getCookie(name){ var reg = new RegExp('(^| )' + name + '=([^;]*)(;|$)'); return document.cookie.match(reg) ? JSON.parse(document.cookie.match(reg)[2]) : null; }