Aviso: esta API está obsoleta e será removida em uma versão futura do TensorFlow depois que a substituição estiver estável.

MatrixSetDiagV2

public final class MatrixSetDiagV2

Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote.

Dada `entrada` e` diagonal`, esta operação retorna um tensor com a mesma forma e valores de `entrada`, exceto para as diagonais especificadas das matrizes mais internas. Eles serão substituídos pelos valores em `diagonal`.

`entrada` tem dimensões` r + 1` `[I, J, ..., L, M, N]`. Quando `k` é escalar ou` k [0] == k [1] `,` diagonal` tem dimensões `r`` [I, J, ..., L, max_diag_len] `. Caso contrário, tem dimensões `r + 1`` [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] `. `num_diags` é o número de diagonais,` num_diags = k [1] - k [0] + 1`. `max_diag_len` é a diagonal mais longa no intervalo` [k [0], k [1]] `,` max_diag_len = min (M + min (k [1], 0), N + min (-k [0] , 0)) `

A saída é um tensor de classificação `k + 1` com dimensões` [I, J, ..., L, M, N] `. Se `k` for escalar ou` k [0] == k [1] `:

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
 
Caso contrário,
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
 
onde` d = n - m`, `diag_index = k [1] - d` e` index_in_diag = n - max (d, 0) `.

Por exemplo:

# 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]]]
 
 

Métodos Públicos

Saída <T>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
static <T> MatrixSetDiagV2 <T>
criar ( Âmbito âmbito, Operando <T> entrada, Operando <T> diagonal, Operando <inteiro> k)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação MatrixSetDiagV2.
Saída <T>
saída ()
Rank `r + 1`, com` output.shape = input.shape`.

Métodos herdados

Métodos Públicos

public Output <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static MatrixSetDiagV2 <T> create ( Scope escopo, Operando <T> entrada, Operando <T> diagonal, Operando <Integer> k)

Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação MatrixSetDiagV2.

Parâmetros
alcance escopo atual
entrada Rank `r + 1`, onde` r> = 1`.
diagonal Classifique `r` quando` k` é um número inteiro ou `k [0] == k [1]`. Caso contrário, tem classificação `r + 1`. `k> = 1`.
k Desvio (s) diagonal (es). O valor positivo significa superdiagonal, 0 refere-se à diagonal principal e o valor negativo significa subdiagonais. `k` pode ser um único inteiro (para uma única diagonal) ou um par de inteiros especificando as extremidades inferior e superior de uma banda de matriz. `k [0]` não deve ser maior que `k [1]`.
Devoluções
  • uma nova instância de MatrixSetDiagV2

output public Output <T> output ()

Rank `r + 1`, com` output.shape = input.shape`.