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)+オフセット `。対角線の位置合わせが右にある場合を除いて、 `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]]]
ネストされたクラス
クラス | MatrixSetDiagV3.Options | MatrixSetDiagV3 オプションの属性 |
パブリックメソッド
静的MatrixSetDiagV3.Options | align (文字列整列) |
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> MatrixSetDiagV3 <T> | |
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 static MatrixSetDiagV3.Options align (String align)
パラメーター
整列 | 一部の対角線は `max_diag_len`よりも短く、パディングする必要があります。 `align`は、スーパーダイアゴナルとサブダイアゴナルをそれぞれどのように整列させるかを指定する文字列です。可能な配置には、「RIGHT_LEFT」(デフォルト)、「LEFT_RIGHT」、「LEFT_LEFT」、および「RIGHT_RIGHT」の4つがあります。 「RIGHT_LEFT」は、スーパーダイアゴナルを右に揃え(行を左にパディング)、サブダイアゴナルを左に揃えます(行を右にパディングします)。 LAPACKが使用するパッキングフォーマットです。 cuSPARSEは、反対の配置である「LEFT_RIGHT」を使用します。 |
---|
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 MatrixSetDiagV3 <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、オプション...オプション)
新しいMatrixSetDiagV3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、ランクは `r + 1`です。 `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。 |
オプション | オプションの属性値を運ぶ |
戻り値
- MatrixSetDiagV3の新しいインスタンス