flujo tensor:: operaciones:: MatrizDiagPartV2

#include <array_ops.h>

Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.

Resumen

Devuelve un tensor con las diagonales k[0] -ésima a k[1] -ésima de la input por lotes.

Supongamos que input tiene r dimensiones [I, J, ..., L, M, N] . Sea max_diag_len la longitud máxima entre todas las diagonales que se extraerán, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) Sea num_diags el número de diagonales a extraer extraer, num_diags = k[1] - k[0] + 1 .

Si num_diags == 1 , el tensor de salida es de rango r - 1 con forma [I, J, ..., L, max_diag_len] y valores:

diagonal[i, j, ..., l, n]
  = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; when 0 <= n-y < M and 0 <= n-x < N,
    0                             ; otherwise.
donde y = max(-k[1], 0) , x = max(k[1], 0) .

De lo contrario, el tensor de salida tiene rango r con dimensiones [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] con valores:

diagonal[i, j, ..., l, m, n]
  = input[i, j, ..., l, n+y, n+x] ; when 0 <= n-y < M and 0 <= n-x < N,
    0                             ; otherwise.
donde d = k[1] - m , y = max(-d, 0) y x = max(d, 0) .

La entrada debe ser al menos una matriz.

Por ejemplo:

input = np.array([[[1, 2, 3, 4],  # Input shape: (2, 3, 4)
                   [5, 6, 7, 8],
                   [9, 8, 7, 6]],
                  [[5, 4, 3, 2],
                   [1, 2, 3, 4],
                   [5, 6, 7, 8]]])

# A main diagonal from each batch.
tf.matrix_diag_part(input) ==> [[1, 6, 7],  # Output shape: (2, 3)
                                [5, 2, 7]]

# A superdiagonal from each batch.
tf.matrix_diag_part(input, k = 1)
  ==> [[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3)
       [4, 3, 8]]

# A tridiagonal band from each batch.
tf.matrix_diag_part(input, k = (-1, 1))
  ==> [[[2, 7, 6],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [1, 6, 7],
        [5, 8, 0]],
       [[4, 3, 8],
        [5, 2, 7],
        [1, 6, 0]]]

# Padding = 9
tf.matrix_diag_part(input, k = (1, 3), padding = 9)
  ==> [[[4, 9, 9],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [3, 8, 9],
        [2, 7, 6]],
       [[2, 9, 9],
        [3, 4, 9],
        [4, 3, 8]]]

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • entrada: Tensor de rango r donde r >= 2 .
  • k: Desplazamiento(s) diagonal(es). 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] .
  • padding_value: el valor con el que rellenar el área fuera de la banda diagonal especificada. El valor predeterminado es 0.

Devoluciones:

  • Output : Las diagonales extraídas.

Constructores y destructores

MatrixDiagPartV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input k, :: tensorflow::Input padding_value)

Atributos públicos

diagonal
operation

Funciones públicas

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Atributos públicos

diagonal

::tensorflow::Output diagonal

operación

Operation operation

Funciones públicas

MatrizDiagPartV2

 MatrixDiagPartV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input k,
  ::tensorflow::Input padding_value
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operador::tensorflow::Entrada

 operator::tensorflow::Input() const 

operador::tensorflow::Salida

 operator::tensorflow::Output() const