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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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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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.. math::
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A=U*diag(S)*V^{T}
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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。
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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，该值为空Tensor。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，该值为空Tensor。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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