tensorflow:: ops:: MatrixBandPart

#include <array_ops.h>

各最内行列において、中心帯の外側にあるすべての要素を設定するテンソルをコピーする。

まとめ

ゼロへ。

band部分は次のように計算されます。 input k次元[I, J, K, ..., M, N]であると仮定すると、出力は同じ形状のテンソルになります。

band[i, j, k, ..., m, n] = in_band(m, n) * input[i, j, k, ..., m, n] .

インジケーター機能

in_band(m, n) = (num_lower < 0 || (mn) <= num_lower)) && (num_upper < 0 || (nm) <= num_upper) 。

例えば： 

# if 'input' is [[ 0,  1,  2, 3]
                 [-1,  0,  1, 2]
                 [-2, -1,  0, 1]
                 [-3, -2, -1, 0]],

tf.matrix_band_part(input, 1, -1) ==> [[ 0,  1,  2, 3]
                                       [-1,  0,  1, 2]
                                       [ 0, -1,  0, 1]
                                       [ 0,  0, -1, 0]],

tf.matrix_band_part(input, 2, 1) ==> [[ 0,  1,  0, 0]
                                      [-1,  0,  1, 0]
                                      [-2, -1,  0, 1]
                                      [ 0, -2, -1, 0]]

便利な特殊ケース： 

 tf.matrix_band_part(input, 0, -1) ==> Upper triangular part.
 tf.matrix_band_part(input, -1, 0) ==> Lower triangular part.
 tf.matrix_band_part(input, 0, 0) ==> Diagonal.

議論:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • 入力：ランクkテンソル。
  • num_lower: 0次元テンソル。保持するサブ対角線の数。負の値の場合は、下三角全体を保持します。
  • num_upper: 0次元テンソル。保持するスーパーダイアゴナルの数。負の値の場合は、上三角全体を保持します。

返品:

  • Output ：入力と同じ形状のランクkテンソル。抽出された帯状テンソル。

構築者と破壊者

MatrixBandPart (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input num_lower, :: tensorflow::Input num_upper)

公開属性

band
operation

公的機能

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

公開属性

バンド

::tensorflow::Output band

手術

Operation operation

公的機能

マトリックスバンドパート

 MatrixBandPart(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input num_lower,
  ::tensorflow::Input num_upper
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const