Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: मैट्रिक्सब्रांडपार्ट

#include <array_ops.h>

प्रत्येक अंतरतम मैट्रिक्स में एक केंद्रीय बैंड के बाहर सब कुछ सेट करने वाले टेंसर को कॉपी करें।

सारांश

शून्य करने के लिए।

band भाग की गणना निम्नानुसार की जाती है: मान लें कि input में k आयाम हैं [I, J, K, ..., M, N] , तो आउटपुट एक टेनर है जिसमें समान आकृति है

band[i, j, k, ..., m, n] = in_band(m, n) * input[i, j, k, ..., m, n]

सूचक कार्य

in_band(m, n) = (num_lower < 0 || (mn) <= num_lower)) && (num_upper < 0 || (nm) <= num_upper)

उदाहरण के लिए:

# if 'input' is [[ 0,  1,  2, 3]
                 [-1,  0,  1, 2]
                 [-2, -1,  0, 1]
                 [-3, -2, -1, 0]],

tf.matrix_band_part(input, 1, -1) ==> [[ 0,  1,  2, 3]
                                       [-1,  0,  1, 2]
                                       [ 0, -1,  0, 1]
                                       [ 0,  0, -1, 0]],

tf.matrix_band_part(input, 2, 1) ==> [[ 0,  1,  0, 0]
                                      [-1,  0,  1, 0]
                                      [-2, -1,  0, 1]
                                      [ 0, -2, -1, 0]]
है

उपयोगी विशेष मामले:

 tf.matrix_band_part(input, 0, -1) ==> Upper triangular part.
 tf.matrix_band_part(input, -1, 0) ==> Lower triangular part.
 tf.matrix_band_part(input, 0, 0) ==> Diagonal.

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • इनपुट: रैंक k टेंसर
  • num_lower: 0-D टेंसर। रखने के लिए सबडिगोनल की संख्या। यदि नकारात्मक है, तो पूरे निचले त्रिकोण को रखें।
  • num_upper: 0-D टेंसर। रखने के लिए सुपरडिगॉन की संख्या। नकारात्मक होने पर पूरे ऊपरी त्रिकोण को रखें।

रिटर्न:

  • Output : इनपुट के समान रैंक k टेंसर। निकाले गए बैंडेड टेंसर।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

MatrixBandPart (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input num_lower, :: tensorflow::Input num_upper)

सार्वजनिक विशेषताएँ

band
operation

सार्वजनिक कार्य

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

बैंड

::tensorflow::Output band

ऑपरेशन

Operation operation

सार्वजनिक कार्य

मैट्रिक्सब्रांडपार्ट

 MatrixBandPart(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input num_lower,
  ::tensorflow::Input num_upper
)

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 
है

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const