tensorflow:: ops:: MatrixDiagPartV2

একটি ব্যাচড টেনসরের ব্যাচড ডায়াগোনাল অংশটি ফেরত দেয়।

সারসংক্ষেপ

ব্যাচ করা input k[0] -তম থেকে k[1] -তম কর্ণ সহ একটি টেনসর ফেরত দেয়।

ধরা যাক, input r ডাইমেনশন আছে [I, J, ..., L, M, N] । ধরা যাক, max_diag_len হলো নিষ্কাশনযোগ্য সমস্ত কর্ণের মধ্যে সর্বোচ্চ দৈর্ঘ্য, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) ধরা যাক, num_diags হলো নিষ্কাশনযোগ্য কর্ণের সংখ্যা, num_diags = k[1] - k[0] + 1 ।

যদি num_diags == 1 , তাহলে আউটপুট টেনসরটির র‍্যাঙ্ক হবে r - 1 আকৃতি হবে [I, J, ..., L, max_diag_len] এবং মানগুলো হবে:

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.

অন্যথায়, আউটপুট টেনসরের র‍্যাঙ্ক r এবং এর ডাইমেনশন [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] যার মানগুলি হলো:

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.

ইনপুটটি অবশ্যই কমপক্ষে একটি ম্যাট্রিক্স হতে হবে।

উদাহরণস্বরূপ:

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]]]

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ইনপুট: র‍্যাঙ্ক r টেনসর, যেখানে r >= 2 ।
• k: কর্ণ বরাবর অফসেট(সমূহ)। ধনাত্মক মান সুপারডায়াগোনাল, 0 প্রধান কর্ণ এবং ঋণাত্মক মান সাবডায়াগোনাল বোঝায়। k একটি একক পূর্ণসংখ্যা (একক কর্ণের জন্য) অথবা একটি ম্যাট্রিক্স ব্যান্ডের নিম্ন এবং উচ্চ প্রান্ত নির্দেশকারী একজোড়া পূর্ণসংখ্যা হতে পারে। k[0] অবশ্যই k[1] এর চেয়ে বড় হবে না।
• padding_value: নির্দিষ্ট কর্ণরেখার বাইরের অংশ পূরণ করার জন্য মান। ডিফল্ট মান হলো ০।

ফেরত:

• Output : নিষ্কাশিত কর্ণ(গুলি)।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

::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