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tensorflow :: ops :: MatrixDiagV2

#include <array_ops.h>

指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。

概要

diagonalの内容を持つテンソルを、行列のk[0] k[1] -番目の対角線として返します。それ以外はすべてpaddingパディングしpaddingnum_rowsおよびnum_colsは、出力の最も内側の行列の次元を指定します。両方が指定されていない場合、opは最も内側の行列が正方であると想定し、そのサイズをkdiagonal最も内側の次元から推測します。それらの1つだけが指定されている場合、opは、指定されていない値が他の基準に基づいて可能な最小値であると想定します。

diagonalr次元とします[I, J, ..., L, M, N] 。出力テンソルは、ランク有するr+1の形状を有する[I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols]唯一の対角が与えられたとき( k整数またはあるk[0] == k[1] 。それ以外の場合、それは形状[I, J, ..., L, num_rows, num_cols]ランクr[I, J, ..., L, num_rows, num_cols]

diagonalの2番目の最も内側の次元には2つの意味があります。 kがスカラーまたはk[0] == k[1]場合、 Mはバッチサイズ[I、J、...、M]の一部であり、出力テンソルは次のとおりです。

output[i, j, ..., l, m, n]
  = diagonal[i, j, ..., l, n-max(d_upper, 0)] ; if n - m == d_upper
    output[i, j, ..., l, m, n]                ; otherwise

それ以外の場合、 Mは同じバッチの行列の対角要素の数として扱われ( M = k[1]-k[0]+1 )、出力テンソルは次のようになります。

output[i, j, ..., l, m, n]
  = diagonal[i, j, ..., l, k[1]-d, n-max(d, 0)] ; if d_lower <= d <= d_upper
    input[i, j, ..., l, m, n]                   ; otherwise
d = n - m

例えば:

# The main diagonal.
diagonal = np.array([[1, 2, 3, 4],            # Input shape: (2, 4)
                     [5, 6, 7, 8]])
tf.matrix_diag(diagonal) ==> [[[1, 0, 0, 0],  # Output shape: (2, 4, 4)
                               [0, 2, 0, 0],
                               [0, 0, 3, 0],
                               [0, 0, 0, 4]],
                              [[5, 0, 0, 0],
                               [0, 6, 0, 0],
                               [0, 0, 7, 0],
                               [0, 0, 0, 8]]]

# A superdiagonal (per batch).
diagonal = np.array([[1, 2, 3],  # Input shape: (2, 3)
                     [4, 5, 6]])
tf.matrix_diag(diagonal, k = 1)
  ==> [[[0, 1, 0, 0],  # Output shape: (2, 4, 4)
        [0, 0, 2, 0],
        [0, 0, 0, 3],
        [0, 0, 0, 0]],
       [[0, 4, 0, 0],
        [0, 0, 5, 0],
        [0, 0, 0, 6],
        [0, 0, 0, 0]]]

# A band of diagonals.
diagonals = np.array([[[1, 2, 3],  # Input shape: (2, 2, 3)
                       [4, 5, 0]],
                      [[6, 7, 9],
                       [9, 1, 0]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 0))
  ==> [[[1, 0, 0],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [4, 2, 0],
        [0, 5, 3]],
       [[6, 0, 0],
        [9, 7, 0],
        [0, 1, 9]]]

# Rectangular matrix.
diagonal = np.array([1, 2])  # Input shape: (2)
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, num_cols = 4)
  ==> [[0, 0, 0, 0],  # Output shape: (3, 4)
       [1, 0, 0, 0],
       [0, 2, 0, 0]]

# Rectangular matrix with inferred num_cols and padding = 9.
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, padding = 9)
  ==> [[9, 9],  # Output shape: (3, 2)
       [1, 9],
       [9, 2]]

引数:

  • scope: Scopeオブジェクト
  • 対角:ランクr 、ここでr >= 1
  • k:対角オフセット。正の値は上対角を意味し、0は主対角を意味し、負の値は下対角を意味します。 kは、単一の整数(単一の対角の場合)または行列バンドの下限と上限を指定する整数のペアです。 k[0]k[1]より大きくてはいけません。
  • num_rows:出力行列の行数。これが指定されていない場合、opは出力行列が正方行列であると想定し、kとdiagonal最も内側の次元から行列サイズを推測します。
  • num_cols:出力行列の列数。これが指定されていない場合、opは出力行列が正方行列であると想定し、kとdiagonal最も内側の次元から行列サイズを推測します。
  • padding_value:指定した対角バンドの外側の領域を埋める数値。デフォルトは0です。

戻り値:

  • Outputkが整数またはk[0] == k[1]場合はランクr+1 k[0] == k[1] 、それ以外の場合はランクrます。

コンストラクタとデストラクタ

MatrixDiagV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input diagonal, :: tensorflow::Input k, :: tensorflow::Input num_rows, :: tensorflow::Input num_cols, :: tensorflow::Input padding_value)

公開属性

operation
output

公開機能

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

公開属性

操作

Operation operation

出力

::tensorflow::Output output

公開機能

MatrixDiagV2

 MatrixDiagV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k,
  ::tensorflow::Input num_rows,
  ::tensorflow::Input num_cols,
  ::tensorflow::Input padding_value
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const