टेन्सरफ्लो::ऑप्स::मैट्रिक्सडायगपार्टV2

#include <array_ops.h>

यह एक बैच्ड टेंसर के बैच्ड डायगोनल भाग को लौटाता है।

सारांश

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

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

यदि num_diags == 1 , तो आउटपुट टेंसर का रैंक r - 1 होगा, जिसका आकार [I, J, ..., L, max_diag_len] होगा और मान इस प्रकार होंगे:

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 का रैंक r है और इसके आयाम [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] हैं, जिनके मान इस प्रकार हैं:

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:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • इनपुट: रैंक r टेंसर जहां r >= 2 ।
  • k: विकर्ण ऑफसेट। धनात्मक मान सुपरविकर्ण को दर्शाता है, 0 मुख्य विकर्ण को और ऋणात्मक मान उपविकर्णों को दर्शाता है। k एक एकल पूर्णांक (एकल विकर्ण के लिए) या मैट्रिक्स बैंड के निम्न और उच्च सिरों को निर्दिष्ट करने वाले पूर्णांकों का एक युग्म हो सकता है। k[0] k[1] से बड़ा नहीं होना चाहिए।
  • padding_value: निर्दिष्ट विकर्ण पट्टी के बाहर के क्षेत्र को भरने के लिए उपयोग किया जाने वाला मान। डिफ़ॉल्ट मान 0 है।

प्रतिफल:

  • Output : निकाले गए विकर्ण।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

diagonal
operation

सार्वजनिक समारोह

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

विकर्ण

::tensorflow::Output diagonal

संचालन

Operation operation

सार्वजनिक समारोह

मैट्रिक्सडायगपार्टV2

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

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 

ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const