tensorflow::ops::MatrixDiagV3

#include <array_ops.h>

Trả về một tensor đường chéo được nhóm lại với các giá trị đường chéo được nhóm lại đã cho.

Bản tóm tắt

Trả về một tensor với nội dung trong diagonal là các đường chéo thứ k[0] đến k[1] của ma trận, với mọi thứ khác được đệm bằng padding . num_rows và num_cols chỉ định kích thước của ma trận trong cùng của đầu ra. Nếu cả hai không được chỉ định, op giả định ma trận trong cùng là ma trận vuông và suy ra kích thước của nó từ k và kích thước trong cùng của diagonal . Nếu chỉ một trong hai được chỉ định, op giả định giá trị không được chỉ định là giá trị nhỏ nhất có thể dựa trên các tiêu chí khác.

Giả sử diagonal có r chiều [I, J, ..., L, M, N] . Tensor đầu ra có hạng r+1 với hình dạng [I, J, ..., L, M, num_rows, num_cols] khi chỉ có một đường chéo được cung cấp ( k là một số nguyên hoặc k[0] == k[1] ). Ngược lại, nó có hạng r với hình dạng [I, J, ..., L, num_rows, num_cols] .

Chiều trong cùng thứ hai của diagonal có ý nghĩa kép. Khi k là một số vô hướng hoặc k[0] == k[1] , M là một phần của kích thước lô [I, J, ..., M], và tensor đầu ra là:

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

Ngược lại, M được coi là số lượng đường chéo của ma trận trong cùng một lô ( M = k[1]-k[0]+1 ), và tensor đầu ra là:

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

offset bằng 0 trừ khi đường chéo nằm bên phải.

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
trong đó diag_len(d) = min(cols - max(d, 0), rows + min(d, 0)) .

Ví dụ:

# 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

đầu ra

::tensorflow::Output output

Chức năng công cộng

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
)

nút

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Các hàm tĩnh công khai

Căn chỉnh

Attrs Align(
  StringPiece x
)