किसी दिए गए विकर्ण मान के साथ एक विकर्ण टेंसर लौटाता है।
एक `विकर्ण` को देखते हुए, यह ऑपरेशन `विकर्ण` के साथ एक टेंसर लौटाता है और बाकी सब कुछ शून्य के साथ गद्देदार होता है। विकर्ण की गणना इस प्रकार की जाती है:
मान लें कि `विकर्ण` के आयाम [D1,..., Dk] हैं, तो आउटपुट आयामों के साथ रैंक 2k का एक टेंसर है [D1,..., Dk, D1,..., Dk] जहां:
`आउटपुट[i1,..., ik, i1,..., ik] = विकर्ण[i1, ..., ik]` और 0 हर जगह।
उदाहरण के लिए:
# 'diagonal' is [1, 2, 3, 4]
tf.diag(diagonal) ==> [[1, 0, 0, 0]
[0, 2, 0, 0]
[0, 0, 3, 0]
[0, 0, 0, 4]]
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T टीटाइप > TensorDiag <T> का विस्तार करता है | |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक TensorDiag <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> विकर्ण)
एक नए TensorDiag ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| विकर्ण | रैंक k टेंसर जहां k अधिकतम 1 है। |
रिटर्न
- TensorDiag का एक नया उदाहरण