Uyarı: Bu API kullanımdan kaldırıldı ve TensorFlow'un gelecekteki bir sürümünde , değişim kararlı hale geldikten sonra kaldırılacaktır.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

MatrixDiagPartV2

genel son sınıf MatrixDiagPartV2

Toplu işlenmiş tensörün toplu çapraz parçasını döndürür.

Toplu "giriş" in "k [0]" -th ila "k [1]" köşegenlerine sahip bir tensör döndürür.

"Girdi" nin "r" boyutlarına "[I, J, ..., L, M, N]" sahip olduğunu varsayın. "Max_diag_len", çıkarılacak tüm köşegenler arasında maksimum uzunluk olsun, "max_diag_len = min (M + min (k [1], 0), N + min (-k [0], 0))" "num_diags" çıkarılacak köşegenlerin sayısı, "num_diags = k [1] - k [0] + 1`.

"Num_diags == 1" ise, çıkış tensörü "[I, J, ..., L, max_diag_len]" şeklinde ve değerleri:

diagonal[i, j, ..., l, n]
   = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; if 0 <= n+y < M and 0 <= n+x < N,
     padding_value                 ; otherwise.
 
burada "y = max (-k [1 ], 0) `,` x = maks (k [1], 0) `.

Aksi takdirde, çıkış tensörü "[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]" boyutlarına sahip "r" derecesine sahiptir ve şu değerlere sahiptir:

diagonal[i, j, ..., l, m, n]
   = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; if 0 <= n+y < M and 0 <= n+x < N,
     padding_value                 ; otherwise.
 
burada "d = k [1] - m", "y = max ( -d, 0) `ve" x = max (d, 0) ".

Giriş en az bir matris olmalıdır.

Örneğin:

input = np.array([[[1, 2, 3, 4],  # Input shape: (2, 3, 4)
                    [5, 6, 7, 8],
                    [9, 8, 7, 6]],
                   [[5, 4, 3, 2],
                    [1, 2, 3, 4],
                    [5, 6, 7, 8]]])
 
 # A main diagonal from each batch.
 tf.matrix_diag_part(input) ==> [[1, 6, 7],  # Output shape: (2, 3)
                                 [5, 2, 7]]
 
 # A superdiagonal from each batch.
 tf.matrix_diag_part(input, k = 1)
   ==> [[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3)
        [4, 3, 8]]
 
 # A tridiagonal band from each batch.
 tf.matrix_diag_part(input, k = (-1, 1))
   ==> [[[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3, 3)
         [1, 6, 7],
         [5, 8, 0]],
        [[4, 3, 8],
         [5, 2, 7],
         [1, 6, 0]]]
 
 # Padding value = 9
 tf.matrix_diag_part(input, k = (1, 3), padding_value = 9)
   ==> [[[4, 9, 9],  # Output shape: (2, 3, 3)
         [3, 8, 9],
         [2, 7, 6]],
        [[2, 9, 9],
         [3, 4, 9],
         [4, 3, 8]]]
 

Kamu Yöntemleri

Çıkış <T>
asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T> MatrixDiagPartV2 <T>
oluşturmak ( Kapsam kapsamı, Operand <T> girişi, İşlenen <tamsayı> k, İşlenen <t> paddingValue)
Yeni bir MatrixDiagPartV2 işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
köşegen ()
Çıkarılan köşegen (ler).

Devralınan Yöntemler

Kamu Yöntemleri

public Output <T> asOutput ()

Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girdinin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tutamaç elde etmek için kullanılır.

public static MatrixDiagPartV2 <T> create ( Scope kapsamı, Operand <T> girişi, Operand <Integer> k, Operand <T> paddingValue)

Yeni bir MatrixDiagPartV2 işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
dürbün mevcut kapsam
giriş "R> = 2" olan "r" tensörü sıralaması.
k Çapraz ofset (ler). Pozitif değer süper köşegen anlamına gelir, 0 ana köşegen anlamına gelir ve negatif değer alt köşegen anlamına gelir. "k" tek bir tam sayı (tek bir köşegen için) veya bir matris bandının düşük ve yüksek uçlarını belirten bir çift tam sayı olabilir. "k [0]", "k [1]" değerinden büyük olmamalıdır.
paddingValue Belirtilen çapraz bandın dışındaki alanı dolduracak değer. Varsayılan 0'dır.
İadeler
  • MatrixDiagPartV2'nin yeni bir örneği

genel Çıkış <T> köşegen ()

Çıkarılan köşegen (ler).