Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
Dadas "entrada" y "diagonal", esta operación devuelve un tensor con la misma forma y valores que "entrada", excepto por las diagonales especificadas de las matrices más internas. Estos serán sobrescritos por los valores en "diagonal".
`entrada` tiene dimensiones `r+1` `[I, J, ..., L, M, N]`. Cuando `k` es escalar o `k[0] == k[1]`, `diagonal` tiene dimensiones `r` `[I, J, ..., L, max_diag_len]`. De lo contrario, tiene dimensiones `r+1` `[I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len]`. `num_diags` es el número de diagonales, `num_diags = k[1] - k[0] + 1`. `max_diag_len` es la diagonal más larga en el rango `[k[0], k[1]]`, `max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0] , 0))`
La salida es un tensor de rango `k+1` con dimensiones `[I, J, ..., L, M, N]`. Si `k` es escalar o `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
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
El "desplazamiento" 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
Por ejemplo:
# 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]]]
Clases anidadas
| clase | MatrixSetDiagV3.Opciones | Atributos opcionales para MatrixSetDiagV3 | |
Métodos públicos
| MatrixSetDiagV3.Options estático | alinear (alinear cadenas) |
| Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
| estático <T> MatrixSetDiagV3 <T> | crear (alcance alcance , entrada de operando <T>, diagonal de operando <T>, operando <entero> k, opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación MatrixSetDiagV3. |
| Salida <T> | producción () Clasifique `r+1`, con `output.shape = input.shape`. |
Métodos heredados
Métodos públicos
MatrixSetDiagV3.Options estática pública alineada (alineación de cadenas)
Parámetros
| alinear | Algunas diagonales son más cortas que `max_diag_len` y es necesario rellenarlas. `align` es una cadena que especifica cómo se deben alinear 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 con la izquierda) y las subdiagonales a la izquierda (rellena la fila con la derecha). Es el formato de embalaje que utiliza LAPACK. cuSPARSE usa "LEFT_RIGHT", que es la alineación opuesta. |
|---|
Salida pública <T> como Salida ()
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.
público estático MatrixSetDiagV3 <T> crear (alcance alcance , entrada operando <T>, operando <T> diagonal, operando <entero> k, opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación MatrixSetDiagV3.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| aporte | Rango `r+1`, donde `r >= 1`. |
| diagonal | Clasifica `r` cuando `k` es un número entero o `k[0] == k[1]`. De lo contrario, tiene rango "r+1". `k>= 1`. |
| k | Desplazamientos diagonales. El valor positivo significa superdiagonal, 0 se refiere a la diagonal principal y el valor negativo significa subdiagonales. `k` puede ser un único número entero (para una única diagonal) o un par de números enteros que especifican los extremos inferior y superior de una banda de matriz. `k[0]` no debe ser mayor que `k[1]`. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de MatrixSetDiagV3