MatrixSetDiagV3

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) + offset`。

対角線の位置が右にある場合を除き、「offset」はゼロです。

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
 

ここで、`diag_len(d) = min(cols - max(d, 0), rows + min(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(input, 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(input, 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([[[0, 9, 1],  # Diagonal shape: (2, 4, 3)
                        [6, 5, 8],
                        [1, 2, 3],
                        [4, 5, 0]],
                       [[0, 1, 2],
                        [5, 6, 4],
                        [6, 1, 2],
                        [3, 4, 0]]])
 tf.matrix_set_diag(input, diagonals, k = (-1, 2))
   ==> [[[1, 6, 9, 7],  # Output shape: (2, 3, 4)
         [4, 2, 5, 1],
         [7, 5, 3, 8]],
        [[6, 5, 1, 7],
         [3, 1, 6, 2],
         [7, 4, 2, 4]]]
 
 # LEFT_RIGHT alignment.
 diagonals = np.array([[[9, 1, 0],  # Diagonal shape: (2, 4, 3)
                        [6, 5, 8],
                        [1, 2, 3],
                        [0, 4, 5]],
                       [[1, 2, 0],
                        [5, 6, 4],
                        [6, 1, 2],
                        [0, 3, 4]]])
 tf.matrix_set_diag(input, diagonals, k = (-1, 2), align="LEFT_RIGHT")
   ==> [[[1, 6, 9, 7],  # Output shape: (2, 3, 4)
         [4, 2, 5, 1],
         [7, 5, 3, 8]],
        [[6, 5, 1, 7],
         [3, 1, 6, 2],
         [7, 4, 2, 4]]]