टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: मैट्रिक्ससेटडायगV2

नए बैच वाले विकर्ण मानों के साथ बैचयुक्त मैट्रिक्स टेंसर लौटाता है।

सारांश

input और diagonal को देखते हुए, यह ऑपरेशन input के समान आकार और मान के साथ एक टेंसर लौटाता है, अंतरतम मैट्रिक्स के निर्दिष्ट विकर्णों को छोड़कर। इन्हें diagonal में मानों द्वारा अधिलेखित कर दिया जाएगा।

input में r+1 आयाम हैं [I, J, ..., L, M, N] जब k अदिश या k[0] == k[1] होता है, diagonal r आयाम होता है [I, J, ..., L, max_diag_len] । अन्यथा, इसके r+1 आयाम हैं [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] num_diags विकर्णों की संख्या है, num_diags = k[1] - k[0] + 1 । max_diag_len श्रेणी में सबसे लंबा विकर्ण है [k[0], k[1]] , max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0))

आउटपुट [I, J, ..., L, M, N] आयामों के साथ रैंक k+1 का एक टेंसर है। यदि k अदिश राशि है या k[0] == k[1] :

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

अन्यथा,

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

उदाहरण के लिए:

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

# A superdiagonal (per batch).
tf.matrix_diag(diagonal, k = 1)
  ==> [[[7, 1, 7, 7],  # Output shape: (2, 3, 4)
        [7, 7, 2, 7],
        [7, 7, 7, 3]],
       [[7, 4, 7, 7],
        [7, 7, 5, 7],
        [7, 7, 7, 6]]]

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

  

  
Arguments:

      
scope: A Scope object
      
input: Rank r+1, where r >= 1.
      
diagonal: Rank r when k is an integer or k[0] == k[1]. Otherwise, it has rank r+1. k >= 1.
      
k: Diagonal offset(s). Positive value means superdiagonal, 0 refers to the main diagonal, and negative value means subdiagonals. k can be a single integer (for a single diagonal) or a pair of integers specifying the low and high ends of a matrix band. k[0] must not be larger than k[1].
    

  
Returns:

      
Output: Rank r+1, with output.shape = input.shape. 
    

  

    

      

        
Constructors and Destructors
      
    
    

      

        MatrixSetDiagV2(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k)
        

      
    
  
  

    

      

        
Public attributes
      
    
    

      

        operation
      
      

        

          Operation
        
      
    
    

      

        output
      
      

        

          ::tensorflow::Output
        
      
    
  
  

    

      

        
Public functions
      
    
    

      

        node() const 
      
      

        

          ::tensorflow::Node *
        
      
    
    

      

        operator::tensorflow::Input() const 
      
      

        

          
        

      
    
    

      

        operator::tensorflow::Output() const 
      
      

        

          
        

      
    
  
  
Public attributes
  

    
operation
    
Operation operation
 
 आउटपुट
 
::tensorflow::Output output
 सार्वजनिक समारोह 
 मैट्रिक्ससेटडायगV2
 
 MatrixSetDiagV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k
)
 
 नोड
 
::tensorflow::Node * node() const 
 
 ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट
 
 operator::tensorflow::Input() const 
 
 ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
 
 operator::tensorflow::Output() const