mindspore/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_svd.rst

mindspore.ops.svd
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.. py:function:: mindspore.ops.svd(a, full_matrices=False, compute_uv=True)

    计算单个或多个矩阵的奇异值分解。

    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:

    .. math::
        A=U*diag(S)*V^{T}

    **参数：**

    - **a** (Tensor) - 待分解的矩阵。shape为 :math:`(*, M, N)` 。
    - **full_matrices** (bool, optional) - 如果这个参数为True，则计算完整的 :math:`U` 和 :math:`V` 。否则 :math:`U` 和 :math:`V` 的shape和P有关，P是M和N的较小值, M和N是输入矩阵的行和列。默认值：False。
    - **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。

    **返回：**

    - **s** (Tensor) - 奇异值。shape为 :math:`(*, P)` 。
    - **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)` 。
    - **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)` 。

    **异常：**

    - **TypeError** - `full_matrices` 或 `compute_uv` 不是bool类型。
    - **TypeError** - 输入的rank小于2。
    - **TypeError** - 输入的数据类型不为float32或float64。