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MatrixSetDiagV2

パブリックファイナルクラスMatrixSetDiagV2

新しいバッチ対角値を持つバッチ行列テンソルを返します。

`input`と` diagonal`が与えられると、この操作は、最も内側の行列の指定された対角線を除いて、 `input`と同じ形状と値を持つテンソルを返します。これらは `diagonal`の値で上書きされます。

`input`は` r + 1`次元 `[I、J、...、L、M、N]`を持っています。 `k`がスカラーまたは` k [0] == k [1] `の場合、` diagonal`は `r`次元` [I、J、...、L、max_diag_len] `を持ちます。それ以外の場合は、 `r + 1`次元` [I、J、...、L、num_diags、max_diag_len] `があります。 `num_diags`は対角線の数、` num_diags = k [1] --k [0] + 1`です。 `max_diag_len`は、` [k [0]、k [1]] `、` max_diag_len = min(M + min(k [1]、0)、N + min(-k [0] 、0)) `

出力は、次元が `[I、J、...、L、M、N]`のランク `k + 1`のテンソルです。 `k`がスカラーまたは` k [0] == k [1] `の場合:

output[i, j, ..., l, m, n]
   = diagonal[i, j, ..., l, n-max(k[1], 0)] ; if n - m == k[1]
     input[i, j, ..., l, m, n]              ; otherwise
 
それ以外の場合、
output[i, j, ..., l, m, n]
   = diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
     input[i, j, ..., l, m, n]                         ; otherwise
 
ここで、` d = n --m`、 `diag_index = k [1] --d`、および` index_in_diag = n- max(d、0) `。

例:

# The main diagonal.
 input = np.array([[[7, 7, 7, 7],              # Input shape: (2, 3, 4)
                    [7, 7, 7, 7],
                    [7, 7, 7, 7]],
                   [[7, 7, 7, 7],
                    [7, 7, 7, 7],
                    [7, 7, 7, 7]]])
 diagonal = np.array([[1, 2, 3],               # Diagonal shape: (2, 3)
                      [4, 5, 6]])
 tf.matrix_set_diag(diagonal) ==> [[[1, 7, 7, 7],  # Output shape: (2, 3, 4)
                                    [7, 2, 7, 7],
                                    [7, 7, 3, 7]],
                                   [[4, 7, 7, 7],
                                    [7, 5, 7, 7],
                                    [7, 7, 6, 7]]]
 
 # A superdiagonal (per batch).
 tf.matrix_set_diag(diagonal, k = 1)
   ==> [[[7, 1, 7, 7],  # Output shape: (2, 3, 4)
         [7, 7, 2, 7],
         [7, 7, 7, 3]],
        [[7, 4, 7, 7],
         [7, 7, 5, 7],
         [7, 7, 7, 6]]]
 
 # A band of diagonals.
 diagonals = np.array([[[1, 2, 3],  # Diagonal shape: (2, 2, 3)
                        [4, 5, 0]],
                       [[6, 1, 2],
                        [3, 4, 0]]])
 tf.matrix_set_diag(diagonals, k = (-1, 0))
   ==> [[[1, 7, 7, 7],  # Output shape: (2, 3, 4)
         [4, 2, 7, 7],
         [0, 5, 3, 7]],
        [[6, 7, 7, 7],
         [3, 1, 7, 7],
         [7, 4, 2, 7]]]
 
 

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリックハンドルを返します。
static <T> MatrixSetDiagV2 <T>
createスコープスコープ、オペランド<T>入力、オペランド<T>対角線、オペランド<整数> k)
新しいMatrixSetDiagV2操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
出力<T>
出力()
`r + 1`をランク付けし、` output.shape = input.shape`を使用します。

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリックハンドルを返します。

TensorFlow操作への入力は、別のTensorFlow操作の出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリックハンドルを取得するために使用されます。

public static MatrixSetDiagV2 <T> create スコープスコープ、オペランド<T>入力、オペランド<T>対角線、オペランド<整数> k)

新しいMatrixSetDiagV2操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
入力ランク `r + 1`、ここで` r> = 1`。
対角線`k`が整数または` k [0] == k [1] `の場合、` r`をランク付けします。それ以外の場合は、ランク `r + 1`になります。 `k> = 1`。
k対角オフセット。正の値は超対角を意味し、0は主対角を示し、負の値は副対角を意味します。 `k`は、単一の整数(単一の対角線の場合)または行列バンドの下限と上限を指定する整数のペアにすることができます。 `k [0]`は `k [1]`より大きくてはいけません。
戻り値
  • MatrixSetDiagV2の新しいインスタンス

public Output <T> output ()

`r + 1`をランク付けし、` output.shape = input.shape`を使用します。