텐서플로우:: 작전:: MatrixDiagV3

#include <array_ops.h>

주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다.

요약

행렬의 k[0] 번째 대각선부터 k[1] 번째 대각선까지의 diagonal 내용을 가진 텐서를 반환하며, 그 밖의 모든 항목은 padding 으로 채워집니다. num_rows 및 num_cols 출력의 가장 안쪽 행렬의 차원을 지정합니다. 둘 다 지정되지 않은 경우 op는 가장 안쪽 행렬이 정사각형이라고 가정하고 k 와 diagonal 의 가장 안쪽 차원에서 크기를 추론합니다. 그 중 하나만 지정된 경우 작업은 지정되지 않은 값이 다른 기준에 따라 가능한 가장 작은 값이라고 가정합니다.

diagonal r 차원 [I, J, ..., L, M, N] 이 있다고 가정합니다. 출력 텐서는 대각선이 하나만 주어지면 [I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols] 모양의 순위 r+1 을 갖습니다( k 는 정수이거나 k[0] == k[1] . 그렇지 않으면 [I, J, ..., L, num_rows, num_cols] 모양의 순위 r 갖습니다.

diagonal 의 가장 안쪽 두 번째 차원은 이중 의미를 갖습니다. k 가 스칼라이거나 k[0] == k[1] 인 경우 M 은 배치 크기 [I, J, ..., M]의 일부이고 출력 텐서는 다음과 같습니다.

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

그렇지 않으면 M 동일한 배치( M = k[1]-k[0]+1 )에 있는 행렬의 대각선 수로 처리되며 출력 텐서는 다음과 같습니다.

output[i, j, ..., l, m, n]
  = diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
    padding_value                                     ; otherwise
여기서 d = n - m , diag_index = [k] - d 및 index_in_diag = n - max(d, 0) + offset .

대각선 정렬이 오른쪽인 경우를 제외하고 offset 은 0입니다. 

offset = max_diag_len - diag_len(d) ; if (`align` in {RIGHT_LEFT, RIGHT_RIGHT}
                                           and `d >= 0`) or
                                         (`align` in {LEFT_RIGHT, RIGHT_RIGHT}
                                           and `d <= 0`)
         0                          ; otherwise
여기서 diag_len(d) = min(cols - max(d, 0), rows + min(d, 0)) .

예를 들어:

# 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 tridiagonal band (per batch).
diagonals = np.array([[[0, 8, 9],  # Input shape: (2, 2, 3)
                       [1, 2, 3],
                       [4, 5, 0]],
                      [[0, 2, 3],
                       [6, 7, 9],
                       [9, 1, 0]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1))
  ==> [[[1, 8, 0],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [4, 2, 9],
        [0, 5, 3]],
       [[6, 2, 0],
        [9, 7, 3],
        [0, 1, 9]]]

# LEFT_RIGHT alignment.
diagonals = np.array([[[8, 9, 0],  # Input shape: (2, 2, 3)
                       [1, 2, 3],
                       [0, 4, 5]],
                      [[2, 3, 0],
                       [6, 7, 9],
                       [0, 9, 1]]])
tf.matrix_diag(diagonals, k = (-1, 1), align="LEFT_RIGHT")
  ==> [[[1, 8, 0],  # Output shape: (2, 3, 3)
        [4, 2, 9],
        [0, 5, 3]],
       [[6, 2, 0],
        [9, 7, 3],
        [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_value = 9.
tf.matrix_diag(diagonal, k = -1, num_rows = 3, padding_value = 9)
  ==> [[9, 9],  # Output shape: (3, 2)
       [1, 9],
       [9, 2]]

  

  
Arguments:
    
      
  • scope: A Scope object
    • 
      
  • diagonal: Rank r, where r >= 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].
    • 
      
  • num_rows: The number of rows of the output matrix. If it is not provided, the op assumes the output matrix is a square matrix and infers the matrix size from k and the innermost dimension of diagonal.
    • 
      
  • num_cols: The number of columns of the output matrix. If it is not provided, the op assumes the output matrix is a square matrix and infers the matrix size from k and the innermost dimension of diagonal.
    • 
      
  • padding_value: The number to fill the area outside the specified diagonal band with. Default is 0.
    • 
    

  
Optional attributes (see Attrs):
    
      
  • align: Some diagonals are shorter than max_diag_len and need to be padded. align is a string specifying how superdiagonals and subdiagonals should be aligned, respectively. There are four possible alignments: "RIGHT_LEFT" (default), "LEFT_RIGHT", "LEFT_LEFT", and "RIGHT_RIGHT". "RIGHT_LEFT" aligns superdiagonals to the right (left-pads the row) and subdiagonals to the left (right-pads the row). It is the packing format LAPACK uses. cuSPARSE uses "LEFT_RIGHT", which is the opposite alignment.
    • 
    

  
Returns:
    
      
  • Output: Has rank r+1 when k is an integer or k[0] == k[1], rank r otherwise. 
    • 
    

  

    

      
        
Constructors and Destructors

      		
    

    

      
        MatrixDiagV3(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k, ::tensorflow::Input num_rows, ::tensorflow::Input num_cols, ::tensorflow::Input padding_value)
        

      		
    

    

      
        MatrixDiagV3(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input diagonal, ::tensorflow::Input k, ::tensorflow::Input num_rows, ::tensorflow::Input num_cols, ::tensorflow::Input padding_value, const MatrixDiagV3::Attrs & attrs)
        

      		
    

  

  

    

      
        
Public attributes

      		
    

    

      
        operation
      
      
        
      
    

    

      
        output
      
      
        
      
    

  

  

    

      
        
Public functions

      		
    

    

      
        node() const 
      
      
        

          ::tensorflow::Node *
        

      		
    

    

      
        operator::tensorflow::Input() const 
      
      
        

          
        

      		
    

    

      
        operator::tensorflow::Output() const 
      
      
        

          
        

      		
    

  

  

    

      
        
Public static functions

      		
    

    

      
        Align(StringPiece x)
      
      
        
      
    

  

  

    

      
        
Structs

      		
    

    

      
        tensorflow::ops::MatrixDiagV3::Attrs
      
      
        
Optional attribute setters for MatrixDiagV3. 

      		
    

  

  
Public attributes

  

    
operation

    
Operation operation
 
 산출
 
::tensorflow::Output output
 공공 기능 
 MatrixDiagV3
 
 MatrixDiagV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k,
  ::tensorflow::Input num_rows,
  ::tensorflow::Input num_cols,
  ::tensorflow::Input padding_value
)
 
 MatrixDiagV3
 
 MatrixDiagV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k,
  ::tensorflow::Input num_rows,
  ::tensorflow::Input num_cols,
  ::tensorflow::Input padding_value,
  const MatrixDiagV3::Attrs & attrs
)
 
 마디
 
::tensorflow::Node * node() const 
 
 연산자::텐서플로우::입력
 
 operator::tensorflow::Input() const 
 
 연산자::텐서플로우::출력
 
 operator::tensorflow::Output() const 
 공개 정적 함수 
 맞추다
 
Attrs Align(
  StringPiece x
)