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टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: MatrixDiagPartV2

#include <array_ops.h>

एक बैच टेंसर के बैच वाले विकर्ण भाग को लौटाता है।

सारांश

रिटर्न के साथ एक टेन्सर k[0] मई के लिए k[1] वें बैच के विकर्ण input

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

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

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

अन्यथा, आउटपुट टेंसर में आयामों के साथ रैंक r [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.
जहां d = k[1] - m , y = max(-d, 0) , और x = max(d, 0)

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:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • इनपुट: रैंक r टेंसर जहां r >= 2
  • k: विकर्ण ऑफसेट (ओं)। सकारात्मक मूल्य का अर्थ सुपरडिगैनल, 0 का तात्पर्य मुख्य विकर्ण से है, और ऋणात्मक मान का अर्थ है सबडिऑंगल। k एक एकल पूर्णांक (एकल विकर्ण के लिए) या पूर्णांक की एक जोड़ी मैट्रिक्स बैंड के निम्न और उच्च सिरों को निर्दिष्ट कर सकता है। k[0] k[1] से बड़ा नहीं होना चाहिए।
  • padding_value: निर्दिष्ट विकर्ण बैंड के बाहर के क्षेत्र को भरने का मूल्य। डिफ़ॉल्ट 0 है।

रिटर्न:

  • Output : निकाले गए विकर्ण।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

diagonal
operation

सार्वजनिक कार्य

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

विकर्ण

::tensorflow::Output diagonal

ऑपरेशन

Operation operation

सार्वजनिक कार्य

MatrixDiagPartV2

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

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 
है

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const