tensorflow :: ops :: MatrixSetDiagV2

#include <array_ops.h>

Yeni toplu çapraz değerlere sahip toplu bir matris tensörü döndürür.

Özet

input ve diagonal verildiğinde, bu işlem, en içteki matrislerin belirtilen köşegenleri dışında, input ile aynı şekil ve değerlere sahip bir tensör döndürür. Bunların üzerine diagonal değerler yazılacaktır.

input r+1 boyutlarına sahiptir [I, J, ..., L, M, N] . k skaler veya k[0] == k[1] , diagonal r boyutları vardır [I, J, ..., L, max_diag_len] . Aksi takdirde, r+1 boyutları [I, J, ..., L, num_diags, max_diag_len] . num_diags köşegenlerin sayısıdır, num_diags = k[1] - k[0] + 1 . max_diag_len [k[0], k[1]] , max_diag_len = min(M + min(k[1], 0), N + min(-k[0], 0)) aralığındaki en uzun köşegendir

Çıktı, [I, J, ..., L, M, N] boyutlarına sahip k+1 dereceli bir tensördür. k skaler veya k[0] == k[1] :

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

Aksi takdirde,

output[i, j, ..., l, m, n]
  = diagonal[i, j, ..., l, diag_index, index_in_diag] ; if k[0] <= d <= k[1]
    input[i, j, ..., l, m, n]                         ; otherwise
burada d = n - m , diag_index = k[1] - d ve index_in_diag = n - max(d, 0) .

Örneğin:

# 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_set_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_set_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_set_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
      
      
        
      
    

    

      
        output
      
      
        
      
    

  

  

    

      
        
Public functions

      		
    

    

      
        node() const 
      
      
        

          ::tensorflow::Node *
        

      		
    

    

      
        operator::tensorflow::Input() const 
      
      
        

          
        

      		
    

    

      
        operator::tensorflow::Output() const 
      
      
        

          
        

      		
    

  

  
Public attributes

  

    
operation

    
Operation operation
 
 çıktı
 
::tensorflow::Output output
 Kamusal işlevler 
 MatrixSetDiagV2
 
 MatrixSetDiagV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input diagonal,
  ::tensorflow::Input k
)
 
 düğüm
 
::tensorflow::Node * node() const 
 
 operator :: tensorflow :: Girdi
 
 operator::tensorflow::Input() const 
 
 operator :: tensorflow :: Çıktı
 
 operator::tensorflow::Output() const