Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea ​​estable.

MatrixDiagV3

MatrixDiagV3 public final class

Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.

Devuelve un tensor con el contenido en `diagonal` como` k [0] `-th a` k [1] `-th diagonales de una matriz, con todo lo demás relleno con` padding`. `num_rows` y` num_cols` especifican la dimensión de la matriz más interna de la salida. Si no se especifican ambos, la operación asume que la matriz más interna es cuadrada e infiere su tamaño de "k" y la dimensión más interna de la "diagonal". Si solo se especifica uno de ellos, la operación asume que el valor no especificado es el más pequeño posible según otros criterios.

Sea `diagonal` las dimensiones de` r` [I, J, ..., L, M, N] `. El tensor de salida tiene rango `r + 1` con forma` [I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols] `cuando solo se proporciona una diagonal (` k` es un número entero o `k [0] == k [1] `). De lo contrario, tiene rango `r` con forma` [I, J, ..., L, num_rows, num_cols] `.

La segunda dimensión más interna de "diagonal" tiene doble significado. Cuando `K` es escalar o` k [0] == k [1] `,` M` es parte del tamaño del lote [I, J, ..., M], y el tensor de salida es:

output[i, j, ..., l, m, n]
   = diagonal[i, j, ..., l, n-max(d_upper, 0)] ; if n - m == d_upper
     padding_value                             ; otherwise
 
de lo contrario, `M` se trata como el número de diagonales de la matriz en el mismo lote (` M = k [1] -k [0] + 1`), y el tensor de salida es:
output[i, j, ..., l, m, n]
   = diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
     padding_value                                     ; otherwise
 
donde `d = n - m`, `diag_index = [k] - d` e` index_in_diag = n - max (d, 0) + offset`.

`offset` es cero excepto cuando la alineación de la diagonal es hacia la derecha.

offset = max_diag_len - diag_len(d) ; if (`align` in {RIGHT_LEFT, RIGHT_RIGHT
                                            and `d >= 0`) or
                                          (`align` in {LEFT_RIGHT, RIGHT_RIGHT}
                                            and `d <= 0`)
          0                          ; otherwise
 }
donde `diag_len (d) = min (cols - max (d, 0), filas + min (d, 0))`.

Por ejemplo:

# The main diagonal.
 diagonal = np.array([[1, 2, 3, 4],            # Input shape: (2, 4)
                      [5, 6, 7, 8]])
 tf.matrix_diag(diagonal) ==> [[[1, 0, 0, 0],  # Output shape: (2, 4, 4)
                                [0, 2, 0, 0],
                                [0, 0, 3, 0],
                                [0, 0, 0, 4]],
                               [[5, 0, 0, 0],
                                [0, 6, 0, 0],
                                [0, 0, 7, 0],
                                [0, 0, 0, 8]]]
 
 # A superdiagonal (per batch).
 diagonal = np.array([[1, 2, 3],  # Input shape: (2, 3)
                      [4, 5, 6]])
 tf.matrix_diag(diagonal, k = 1)
   ==> [[[0, 1, 0, 0],  # Output shape: (2, 4, 4)
         [0, 0, 2, 0],
         [0, 0, 0, 3],
         [0, 0, 0, 0]],
        [[0, 4, 0, 0],
         [0, 0, 5, 0],
         [0, 0, 0, 6],
         [0, 0, 0, 0]]]
 
 # A tridiagonal band (per batch).
 diagonals = np.array([[[0, 8, 9],  # Input shape: (2, 2, 3)
                        [1, 2, 3],
                        [4, 5, 0]],
                       [[0, 2, 3],
                        [6, 7, 9],
                        [9, 1, 0]]])
 tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1))
   ==> [[[1, 8, 0],  # Output shape: (2, 3, 3)
         [4, 2, 9],
         [0, 5, 3]],
        [[6, 2, 0],
         [9, 7, 3],
         [0, 1, 9]]]
 
 # LEFT_RIGHT alignment.
 diagonals = np.array([[[8, 9, 0],  # Input shape: (2, 2, 3)
                        [1, 2, 3],
                        [0, 4, 5]],
                       [[2, 3, 0],
                        [6, 7, 9],
                        [0, 9, 1]]])
 tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1), align="LEFT_RIGHT")
   ==> [[[1, 8, 0],  # Output shape: (2, 3, 3)
         [4, 2, 9],
         [0, 5, 3]],
        [[6, 2, 0],
         [9, 7, 3],
         [0, 1, 9]]]
 
 # Rectangular matrix.
 diagonal = np.array([1, 2])  # Input shape: (2)
 tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, num_cols = 4)
   ==> [[0, 0, 0, 0],  # Output shape: (3, 4)
        [1, 0, 0, 0],
        [0, 2, 0, 0]]
 
 # Rectangular matrix with inferred num_cols and padding_value = 9.
 tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, padding_value = 9)
   ==> [[9, 9],  # Output shape: (3, 2)
        [1, 9],
        [9, 2]]
 
 

Clases anidadas

clase MatrixDiagV3.Options Los atributos opcionales para MatrixDiagV3

Métodos públicos

estáticas MatrixDiagV3.Options
align (align String)
Salida <T>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estática <T> MatrixDiagV3 <T>
crear ( Alcance alcance, operando <T> diagonal, operando <Integer> k, operando <entero> numRows, operando <Integer> númeroColumnas, operando <T> paddingValue, Opciones ... Opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación MatrixDiagV3.
Salida <T>
salida ()
Tiene rango `r + 1` cuando` k` es un número entero o `k [0] == k [1]`, rango `r` en caso contrario.

Métodos heredados

Métodos públicos

estáticas pública MatrixDiagV3.Options align (align String)

Parámetros
alinear Algunas diagonales son más cortas que `max_diag_len` y deben rellenarse. `align` es una cadena que especifica cómo deben alinearse las superdiagonales y subdiagonales, respectivamente. Hay cuatro alineaciones posibles: "RIGHT_LEFT" (predeterminado), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT" y "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" alinea las superdiagonales a la derecha (rellena la fila a la izquierda) y las subdiagonales a la izquierda (rellena la fila a la derecha). Es el formato de empaque que usa LAPACK. cuSPARSE usa "LEFT_RIGHT", que es la alineación opuesta.

pública de salida <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static MatrixDiagV3 <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> diagonal, operando <Integer> k, operando <entero> numRows, operando <Integer> númeroColumnas, operando <T> paddingValue, Opciones ... Opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación MatrixDiagV3.

Parámetros
alcance alcance actual
diagonal Rango `r`, donde` r> = 1`
k Desplazamiento (s) diagonal (s). El valor positivo significa superdiagonal, 0 se refiere a la diagonal principal y el valor negativo significa subdiagonales. `k` puede ser un solo entero (para una sola diagonal) o un par de números enteros que especifiquen los extremos bajo y alto de una banda de matriz. `k [0]` no debe ser mayor que `k [1]`.
numRows El número de filas de la matriz de salida. Si no se proporciona, el operador asume que la matriz de salida es una matriz cuadrada e infiere el tamaño de la matriz de k y la dimensión más interna de la "diagonal".
numCols El número de columnas de la matriz de salida. Si no se proporciona, el operador asume que la matriz de salida es una matriz cuadrada e infiere el tamaño de la matriz de k y la dimensión más interna de la "diagonal".
paddingValue El número con el que llenar el área fuera de la banda diagonal especificada. El valor predeterminado es 0.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de MatrixDiagV3

pública de salida <T> salida ()

Tiene rango `r + 1` cuando` k` es un número entero o `k [0] == k [1]`, rango `r` en caso contrario.