MatrixSetDiagV2

パブリック最終クラスMatrixSetDiagV2

新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。

`input` と `diagonal` を指定すると、この演算は、最も内側の行列の指定された対角を除き、`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」の値によって上書きされます。

`input` は `r+1` 次元 `[I, J, ..., L, M, N]` を持ちます。 `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]」を持ちます。 `num_diags` は対角線の数、`num_diags = k[1] - k[0] + 1` です。 `max_diag_len` は範囲 `[k[0], k[1]]` の最長の対角線です、`max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0] 、0))`

出力は、次元 `[I, J, ..., L, M, N]` を持つランク `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。
静的 <T> MatrixSetDiagV2 <T>
create (スコープscope、オペランド<T>入力、オペランド<T>対角、オペランド<整数>k)
新しい MatrixSetDiagV2 オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
出力<T>
出力()
「output.shape = input.shape」で「r+1」をランク付けします。

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 オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。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 オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ 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」、ただし「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、ランクは「r+1」になります。 `k >= 1`。
k対角オフセット。正の値は上対角を意味し、0 は主対角を意味し、負の値は下対角を意味します。 「k」は、単一の整数 (単一の対角線の場合)、またはマトリックス 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]` より大きくてはなりません。
戻り値
  • MatrixSetDiagV2 の新しいインスタンス

public出力<T>出力()

「output.shape = input.shape」で「r+1」をランク付けします。