2022-05-12 11:33:48 +08:00
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mindspore.ops.svd
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.. py:function:: mindspore.ops.svd(a, full_matrices=False, compute_uv=True)
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计算单个或多个矩阵的奇异值分解。
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2022-05-16 16:55:57 +08:00
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设矩阵 :math:`A` ，svd返回奇异值 :math:`S` 、左奇异向量 :math:`U` 和右奇异向量 :math:`V` 。满足以下公式:
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2022-05-12 11:33:48 +08:00
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.. math::
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A=U*diag(S)*V^{T}
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2022-07-26 10:27:56 +08:00
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参数：
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- **a** (Tensor) - 待分解的矩阵。shape为 :math:`(*, M, N)` 。
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- **full_matrices** (bool, optional) - 如果为True，则计算完整的 :math:`U` 和 :math:`V` 。否则仅计算前P个奇异向量，P为M和N中的较小值，M和N分别是输入矩阵的行和列。默认值：False。
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- **compute_uv** (bool, optional) - 如果这个参数为True，则计算 :math:`U` 和 :math:`V` , 否则只计算 :math:`S` 。默认值：True。
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返回：
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- **s** (Tensor) - 奇异值。shape为 :math:`(*, P)` 。
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- **u** (Tensor) - 左奇异向量。如果 `compute_uv` 为False，该值不会返回。shape为 :math:`(*, M, P)` 。如果 `full_matrices` 为True，则shape为 :math:`(*, M, M)` 。
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- **v** (Tensor) - 右奇异向量。如果 `compute_uv` 为False，该值不会返回。shape为 :math:`(*, P, N)` 。如果 `full_matrices` 为True，则shape为 :math:`(*, N, N)` 。
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异常：
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- **TypeError** - `full_matrices` 或 `compute_uv` 不是bool类型。
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- **TypeError** - 输入的rank小于2。
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- **TypeError** - 输入的数据类型不为float32或float64。
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