/external/tensorflow/tensorflow/python/kernel_tests/linalg/ |
D | linear_operator_lower_triangular_test.py | 90 operator1.to_dense(), 91 operator2.to_dense()), 92 self.evaluate(operator_matmul.to_dense())) 100 operator2.to_dense(), 101 operator1.to_dense()), 102 self.evaluate(operator_matmul.to_dense()))
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D | linear_operator_addition_test.py | 84 self.assertAllClose([[3., 0.], [0., 3.]], op.to_dense().eval()) 107 self.assertAllClose([[6., 0.], [0., 6.]], op.to_dense().eval()) 131 self.assertAllClose([[6., 0.], [0., 6.]], op.to_dense().eval()) 154 self.assertAllClose([[5., -1.], [0.5, 5.]], op.to_dense().eval()) 244 self.assertAllClose([[3.]], op.to_dense().eval()) 247 self.assertAllClose([[5.]], op.to_dense().eval()) 284 operator.to_dense().eval()) 303 operator.to_dense().eval()) 323 operator.to_dense().eval()) 348 operator.to_dense().eval()) [all …]
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D | linear_operator_circulant_test.py | 139 matrix = operator.to_dense() 207 matrix = operator.to_dense() 263 matrix = operator.to_dense() 276 [operator.to_dense(), 277 linalg.adjoint(operator.to_dense())]) 296 matrix = operator.to_dense().eval() 307 matrix = operator.to_dense() 319 c = operator.to_dense() 550 matrix_tensor = operator.to_dense() 569 matrix_tensor = operator.to_dense() [all …]
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D | linear_operator_zeros_test.py | 121 operator.to_dense().eval(feed_dict={num_rows: [2]}) 130 operator.to_dense().eval(feed_dict={n: -2}) 135 operator.to_dense().eval(feed_dict={n: -2}) 144 operator.to_dense().eval(feed_dict={batch_shape: 2}) 153 operator.to_dense().eval(feed_dict={batch_shape: [-2]})
|
D | linear_operator_identity_test.py | 123 operator.to_dense().eval(feed_dict={num_rows: [2]}) 132 operator.to_dense().eval(feed_dict={num_rows: -2}) 141 operator.to_dense().eval(feed_dict={batch_shape: 2}) 150 operator.to_dense().eval(feed_dict={batch_shape: [-2]})
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/external/tensorflow/tensorflow/python/ops/linalg/ |
D | linear_operator.py | 459 singular_values = linalg_ops.svd(self.to_dense(), compute_uv=False) 511 array_ops.matrix_diag_part(linalg_ops.cholesky(self.to_dense())), 534 dense = self.to_dense() 669 return linalg_ops.matrix_determinant(self.to_dense()) 695 diag = array_ops.matrix_diag_part(linalg_ops.cholesky(self.to_dense())) 697 _, log_abs_det = linalg.slogdet(self.to_dense()) 730 linalg_ops.cholesky(self.to_dense()), rhs) 732 self.to_dense(), rhs, adjoint=adjoint) 938 def to_dense(self, name="to_dense"): member in LinearOperator 945 return array_ops.matrix_diag_part(self.to_dense()) [all …]
|
D | linear_operator_adjoint.py | 220 return self.operator.to_dense() 221 return linalg.adjoint(self.operator.to_dense()) 224 return self.to_dense() + x
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D | linear_operator_test_util.py | 200 op_dense = operator.to_dense() 297 op_adjoint = operator.adjoint().to_dense() 298 op_adjoint_h = operator.H.to_dense() 316 op_chol = operator.cholesky().to_dense() 376 operator.inverse().to_dense(), linalg.inv(mat)])
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D | matmul_registrations.py | 213 tril=linop_diag.diag[..., None] * linop_triangular.to_dense(), 229 tril=linop_triangular.to_dense() * linop_diag.diag,
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/external/tensorflow/tensorflow/contrib/distributions/python/ops/ |
D | mvn_linear_operator.py | 249 return self.scale.matmul(self.scale.to_dense(), adjoint_arg=True) 257 self.scale.matmul(self.scale.to_dense())) 260 self.scale.matmul(self.scale.to_dense(), adjoint_arg=True)) 268 self.scale.matmul(self.scale.to_dense()))) 271 self.scale.matmul(self.scale.to_dense(), adjoint_arg=True))) 351 b_inv_a = b.scale.solve(a.scale.to_dense())
|
D | vector_laplace_linear_operator.py | 278 return 2. * self.scale.matmul(self.scale.to_dense(), adjoint_arg=True) 286 2. * self.scale.matmul(self.scale.to_dense())) 289 self.scale.matmul(self.scale.to_dense(), adjoint_arg=True)) 297 self.scale.matmul(self.scale.to_dense()))) 300 self.scale.matmul(self.scale.to_dense(), adjoint_arg=True)))
|
D | vector_exponential_linear_operator.py | 254 return self.scale.matmul(self.scale.to_dense(), adjoint_arg=True) 262 self.scale.matmul(self.scale.to_dense())) 265 self.scale.matmul(self.scale.to_dense(), adjoint_arg=True)) 273 array_ops.matrix_diag_part(self.scale.matmul(self.scale.to_dense()))) 277 self.scale.matmul(self.scale.to_dense(), adjoint_arg=True)))
|
D | wishart.py | 128 print(scale_operator.to_dense().eval()) 184 self.scale_operator.to_dense(), adjoint_arg=True) 189 return self.scale_operator.to_dense() 383 * self.scale_operator.to_dense()) 408 return math_ops.sqrt(s) * self.scale_operator.to_dense()
|
/external/tensorflow/tensorflow/contrib/distributions/python/kernel_tests/ |
D | distribution_util_test.py | 114 scale.to_dense().eval() 117 self.assertAllClose(expected_scale, scale.to_dense().eval()) 148 self.assertAllClose([[1., 0], [1., 1.]], scale.to_dense().eval()) 155 scale.to_dense().eval() 164 scale.to_dense().eval() 183 scale.to_dense().eval() 186 self.assertAllClose(expected_scale, scale.to_dense().eval()) 211 scale.to_dense().eval() 220 scale.to_dense().eval()
|
D | mvn_diag_plus_low_rank_test.py | 54 dist.scale.to_dense().eval()) 71 dist.scale.to_dense().get_shape()) 90 dist.scale.to_dense().eval()) 112 dist.scale.to_dense().eval()) 176 scale = dist.scale.to_dense()
|
/external/tensorflow/tensorflow/tools/api/golden/v2/ |
D | tensorflow.linalg.-linear-operator-scaled-identity.pbtxt | 144 name: "to_dense" 145 argspec: "args=[\'self\', \'name\'], varargs=None, keywords=None, defaults=[\'to_dense\'], "
|
D | tensorflow.linalg.-linear-operator-full-matrix.pbtxt | 139 name: "to_dense" 140 argspec: "args=[\'self\', \'name\'], varargs=None, keywords=None, defaults=[\'to_dense\'], "
|
D | tensorflow.linalg.-linear-operator-zeros.pbtxt | 139 name: "to_dense" 140 argspec: "args=[\'self\', \'name\'], varargs=None, keywords=None, defaults=[\'to_dense\'], "
|
D | tensorflow.linalg.-linear-operator-block-diag.pbtxt | 143 name: "to_dense" 144 argspec: "args=[\'self\', \'name\'], varargs=None, keywords=None, defaults=[\'to_dense\'], "
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D | tensorflow.linalg.-linear-operator.pbtxt | 138 name: "to_dense" 139 argspec: "args=[\'self\', \'name\'], varargs=None, keywords=None, defaults=[\'to_dense\'], "
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/external/tensorflow/tensorflow/examples/saved_model/integration_tests/ |
D | export_text_rnn_model.py | 85 tokens = tf.sparse.to_dense(tokens_sparse, default_value="") 91 lookup_ids = tf.sparse.to_dense(sparse_lookup_ids, default_value=0)
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/external/tensorflow/tensorflow/tools/api/golden/v1/ |
D | tensorflow.linalg.-linear-operator-diag.pbtxt | 143 name: "to_dense" 144 argspec: "args=[\'self\', \'name\'], varargs=None, keywords=None, defaults=[\'to_dense\'], "
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D | tensorflow.linalg.-linear-operator-kronecker.pbtxt | 143 name: "to_dense" 144 argspec: "args=[\'self\', \'name\'], varargs=None, keywords=None, defaults=[\'to_dense\'], "
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D | tensorflow.linalg.-linear-operator-identity.pbtxt | 140 name: "to_dense" 141 argspec: "args=[\'self\', \'name\'], varargs=None, keywords=None, defaults=[\'to_dense\'], "
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D | tensorflow.linalg.-linear-operator-block-diag.pbtxt | 143 name: "to_dense" 144 argspec: "args=[\'self\', \'name\'], varargs=None, keywords=None, defaults=[\'to_dense\'], "
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