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Tensorflow :: ops :: MatrixDiagPartV2

#include <array_ops.h>

Gibt den gestapelten diagonalen Teil eines gestapelten Tensors zurück.

Zusammenfassung

Gibt einen Tensor mit den k[0] -ten bis k[1] -ten Diagonalen der gestapelten input .

Angenommen, die input hat r Dimensionen [I, J, ..., L, M, N] . Sei max_diag_len die maximale Länge aller zu extrahierenden Diagonalen, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) Sei num_diags die Anzahl der Diagonalen bis extrahieren, num_diags = k[1] - k[0] + 1 .

Wenn num_diags == 1 , hat der Ausgangstensor den Rang r - 1 mit Form [I, J, ..., L, max_diag_len] und Werten:

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.
wobei y = max(-k[1], 0) , x = max(k[1], 0) .

Andernfalls hat der Ausgangstensor den Rang r mit den Dimensionen [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] mit den folgenden Werten:

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.
wobei d = k[1] - m , y = max(-d, 0) und x = max(d, 0) .

Die Eingabe muss mindestens eine Matrix sein.

Zum Beispiel:

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]]]

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Eingabe: Rang r Tensor mit r >= 2 .
  • k: Diagonale Versätze. Positiver Wert bedeutet Superdiagonale, 0 bezieht sich auf die Hauptdiagonale und negativer Wert bedeutet Subdiagonale. k kann eine einzelne ganze Zahl (für eine einzelne Diagonale) oder ein Paar von ganzen Zahlen sein, die das untere und obere Ende eines Matrixbandes angeben. k[0] darf nicht größer als k[1] .
  • padding_value: Der Wert, mit dem der Bereich außerhalb des angegebenen Diagonalbandes gefüllt werden soll. Standard ist 0.

Kehrt zurück:

  • Output : Die extrahierte (n) Diagonale (n).

Konstruktoren und Destruktoren

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

Öffentliche Attribute

diagonal
operation

Öffentliche Funktionen

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

Öffentliche Attribute

Diagonale

::tensorflow::Output diagonal

Operation

Operation operation

Öffentliche Funktionen

MatrixDiagPartV2

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

Knoten

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const