przepływ tensorowy:: ops:: MatrixDiagPartV2

#include <array_ops.h>

Zwraca wsadową część diagonalną wsadowego tensora.

Streszczenie

Zwraca tensor z k[0] -tym do k[1] -tym przekątnymi input wsadowych.

Załóżmy, że input mają r wymiarów [I, J, ..., L, M, N] . Niech max_diag_len będzie maksymalną długością spośród wszystkich wyodrębnionych przekątnych, max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) Niech num_diags będzie liczbą przekątnych do wyodrębnij, num_diags = k[1] - k[0] + 1 .

Jeśli num_diags == 1 , tensor wyjściowy ma rangę r - 1 i ma kształt [I, J, ..., L, max_diag_len] i wartości:

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

W przeciwnym razie tensor wyjściowy ma rangę r o wymiarach [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] o wartościach:

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

Dane wejściowe muszą być co najmniej macierzą.

Na przykład:

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]]]

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • dane wejściowe: tensor rangi r gdzie r >= 2 .
  • k: Przesunięcie ukośne. Wartość dodatnia oznacza nadprzekątną, 0 odnosi się do głównej przekątnej, a wartość ujemna oznacza podprzekątną. k może być pojedynczą liczbą całkowitą (dla pojedynczej przekątnej) lub parą liczb całkowitych określających dolny i górny koniec pasma macierzy. k[0] nie może być większe niż k[1] .
  • wartość_dopełnienia: Wartość, którą należy wypełnić obszar poza określonym pasmem ukośnym. Wartość domyślna to 0.

Zwroty:

  • Output : Wyodrębniona przekątna(-y).

Konstruktory i destruktory

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

Atrybuty publiczne

diagonal
operation

Funkcje publiczne

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

Atrybuty publiczne

przekątna

::tensorflow::Output diagonal

operacja

Operation operation

Funkcje publiczne

MatrixDiagPartV2

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

węzeł

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Wejście

 operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Wyjście

 operator::tensorflow::Output() const