mindspore.ops.Svd

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class mindspore.ops.Svd(full_matrices=False, compute_uv=True)[源代码]

计算一个或多个矩阵的奇异值分解。

详情请查看 mindspore.ops.svd()

参数:
  • full_matrices (bool, 可选) - 如果为 True ,则计算完整的 \(U\)\(V\) 。否则仅计算前P个奇异向量,其中,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

  • compute_uv (bool, 可选) - 如果这个参数为 True ,则计算 \(U\)\(V\) ,否则只计算 \(S\) 。默认值: True

输入:
  • input (Tensor) - 待分解的矩阵。shape为 \((*, M, N)\) ,支持的数据类型为float32和float64。

输出:
  • s (Tensor) - 奇异值。shape为 \((*, P)\)

  • u (Tensor) - 左奇异向量。如果 compute_uvFalse ,则值为 0 。shape为 \((*, M, P)\) 。如果 full_matricesTrue ,则shape为 \((*, M, M)\)

  • v (Tensor) - 右奇异向量。如果 compute_uvFalse ,则值为 0 。shape为 \((*, N, P)\) 。如果 full_matricesTrue ,则shape为 \((*, N, N)\)

支持平台:

GPU CPU

样例:

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, set_context
>>> from mindspore import ops
>>> set_context(device_target="CPU")
>>> svd = ops.Svd(full_matrices=True, compute_uv=True)
>>> a = Tensor(np.array([[1, 2], [-4, -5], [2, 1]]).astype(np.float32))
>>> s, u, v = svd(a)
>>> print(s)
[7.0652843 1.040081 ]
>>> print(u)
[[ 0.30821905 -0.48819482 0.81649697]
 [-0.90613353  0.11070572 0.40824813]
 [ 0.2896955   0.8656849  0.4082479 ]]
>>> print(v)
[[ 0.63863593 0.769509  ]
 [ 0.769509  -0.63863593]]