टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: मैट्रिक्सडायगपार्टV2

बैच किए गए टेंसर का बैच विकर्ण भाग लौटाता है।

सारांश

बैच किए गए input के k[0] -वें से k[1] -वें विकर्णों के साथ एक टेंसर लौटाता है।

मान लें कि input में r आयाम हैं [I, J, ..., L, M, N] मान लीजिए max_diag_len निकाले जाने वाले सभी विकर्णों के बीच अधिकतम लंबाई है, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) मान लीजिए num_diags विकर्णों की संख्या है निकालें, num_diags = k[1] - k[0] + 1 ।

यदि num_diags == 1 है, तो आउटपुट टेंसर आकार [I, J, ..., L, max_diag_len] और मानों के साथ r - 1 रैंक का है:

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.

अन्यथा, आउटपुट टेंसर में आयामों के साथ रैंक r है [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] मानों के साथ:

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.

इनपुट कम से कम एक मैट्रिक्स होना चाहिए.

उदाहरण के लिए:

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]]]

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• इनपुट: रैंक r टेंसर जहां r >= 2 ।
• k: विकर्ण ऑफसेट। सकारात्मक मान का अर्थ है सुपरविकर्ण, 0 मुख्य विकर्ण को संदर्भित करता है, और नकारात्मक मान का अर्थ है उपविकर्ण। k एक एकल पूर्णांक (एकल विकर्ण के लिए) या मैट्रिक्स बैंड के निम्न और उच्च सिरों को निर्दिष्ट करने वाले पूर्णांकों की एक जोड़ी हो सकता है। k[0] k[1] से बड़ा नहीं होना चाहिए।
• पैडिंग_वैल्यू: निर्दिष्ट विकर्ण बैंड के बाहर के क्षेत्र को भरने का मान। डिफ़ॉल्ट 0 है.

रिटर्न:

• Output : निकाले गए विकर्ण।

सार्वजनिक गुण

::tensorflow::Output diagonal

Operation operation

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const