fluxo tensor:: ops:: MatrizDiagV2
#include <array_ops.h>
Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote.
Resumo
Retorna um tensor com o conteúdo na diagonal
como k[0]
-ésima a k[1]
-ésima diagonais de uma matriz, com todo o resto preenchido com padding
. num_rows
e num_cols
especificam a dimensão da matriz mais interna da saída. Se ambos não forem especificados, a operação assume que a matriz mais interna é quadrada e infere seu tamanho de k
e da dimensão mais interna da diagonal
. Se apenas um deles for especificado, a operação assumirá que o valor não especificado é o menor possível com base em outros critérios.
Deixe diagonal
ter r
dimensões [I, J, ..., L, M, N]
. O tensor de saída tem classificação r+1
com forma [I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols]
quando apenas uma diagonal é fornecida ( k
é um número inteiro ou k[0] == k[1]
) . Caso contrário, possui classificação r
com forma [I, J, ..., L, num_rows, num_cols]
.
A segunda dimensão mais interna da diagonal
tem duplo significado. Quando k
é escalar ou k[0] == k[1]
, M
faz parte do tamanho do lote [I, J, ..., M] e o tensor de saída é:
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
Caso contrário, M
é tratado como o número de diagonais da matriz no mesmo lote ( M = k[1]-k[0]+1
), e o tensor de saída é:
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] ; otherwiseonde
d = n - m
Por exemplo:
# 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]]
Argumentos:
- escopo: um objeto Escopo
- diagonal: Classificação
r
, onder >= 1
- k: Deslocamento(s) diagonal(is). O valor positivo significa superdiagonal, 0 refere-se à diagonal principal e o valor negativo significa subdiagonais.
k
pode ser um único número inteiro (para uma única diagonal) ou um par de números inteiros especificando os extremos inferior e superior de uma banda de matriz.k[0]
não deve ser maior quek[1]
. - num_rows: O número de linhas da matriz de saída. Se não for fornecido, a operação assume que a matriz de saída é uma matriz quadrada e infere o tamanho da matriz k e a dimensão mais interna da
diagonal
. - num_cols: O número de colunas da matriz de saída. Se não for fornecido, a operação assume que a matriz de saída é uma matriz quadrada e infere o tamanho da matriz k e a dimensão mais interna da
diagonal
. - padding_value: O número para preencher a área fora da banda diagonal especificada. O padrão é 0.
Retorna:
-
Output
: Tem classificaçãor+1
quandok
é um número inteiro ouk[0] == k[1]
, classificaçãor
caso contrário.
Construtores e Destruidores | |
---|---|
MatrixDiagV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input diagonal, :: tensorflow::Input k, :: tensorflow::Input num_rows, :: tensorflow::Input num_cols, :: tensorflow::Input padding_value) |
Atributos públicos | |
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operation | |
output |
Funções públicas | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Atributos públicos
operação
Operation operation
saída
::tensorflow::Output output
Funções públicas
MatrizDiagV2
MatrixDiagV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k, ::tensorflow::Input num_rows, ::tensorflow::Input num_cols, ::tensorflow::Input padding_value )
nó
::tensorflow::Node * node() const
operador::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Saída
operator::tensorflow::Output() const