如何在tensorflow中获得协方差矩阵?就像numpy中的numpy.cov()。例如,我想得到张量A的协方差矩阵,现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过tensorflow而不是numpy来获取cov?它不同于问题how to compute covariance in
我有一个大小为10000 x 10000的二维协方差浮点数组,我想通过使用特征libary.For来获得特征值,我需要将二维协方差浮点数组存储到浮点类型的特征矩阵A中,然后使用特征解算器来获得特征值。然而,我在转换协方差数组时遇到了一些问题,float *Covariance[10000][10000];
MatrixXf A = Map<MatrixXf>(Covariance[10000][10000], 10